Python numpy矩阵中的归一化行

我试图使用L2范数（单位长度）规范化numpy矩阵的行

当我这么做的时候，我看到了一个问题

假设我的矩阵“b”如下所示：

现在，当我像下面那样对第一行进行规范化时，它工作得很好

但是，当我尝试通过迭代所有行并转换相同的矩阵b（如下所示）来实现时，它会给我所有的零

你知道为什么会发生这种情况，以及如何得到正确的标准化吗

矩阵行规范化的任何更快的方法，而不必迭代每一行？。但我不想使用sci工具包学习规范化功能

谢谢

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问题来自于

b

具有类型

int

，因此当您逐行填写时，

numpy

会自动将计算结果（

float

）转换为

int

，因此为零。避免这种情况的一种方法是使用

0.

，

1.

等使用类型

float

定义

b

。。。或者只是在定义中添加

.astype（float）

这应该可以一次完成计算，也不需要先转换为

float

：

b = b / np.linalg.norm(b, axis=1, keepdims=True)

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这是因为您正在重新定义整个数组，而不是一行一行地更改它，而且

numpy

足够聪明，可以使它

float

try:-从将来的导入分区开始，请将代码放入代码块中。不要使用图像-我们无法复制和运行您的代码。@Shubham Sharma:我不认为来自未来导入部门的

在这种情况下会有所帮助，尽管在Python2上这样做是一种很好的做法（如果在Python3上则完全忽略）。请注意，它是
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu。有：
\uuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuuu。