numpy按行归一化，numpy按列归一化

如下所示

按列归一化：

import numpy as np
 
x = np.array([[10,  10,   10],
              [ 1,   5,  3],
              [ 8,   7,  1]])
 
x_norm = x / x.max(axis=0) # 0列，1行。 这个要具体问题具体分析
 
print(x_norm)
# [[ 1.     1.     1.   ]
#  [ 0.1  0.5    0.3  ]
#  [ 0.8    0.7    0.1 ]]

按行归一化：

import numpy as np
 
x = np.array([[10,  10,   10],
              [ 1,   5,  3],
              [ 8,   7,  1]])
 
x_norm = x / x.max(axis=1)

注意：axis代表的是传播方向，0代表0维的方向，1代表1维的方向。

标签：10,按行,归一化,np,numpy,norm,axis
来源： https://blog.csdn.net/qq_24211837/article/details/121688436