在 python 3.6.2 中，对于大于 1 的值没有得到完整的浮点除法

Question

我正在尝试用一些值填充 np.zeros 二维数组，然后使用每行中的最大值对这些值进行归一化。

我使用 max() 函数将该行的每个值除以最大值。尽管我对数组中的值进行了适当的浮点除法，直到最大值，但 Python 仅 returns 1. 数组中最大值之后的值。

在这种情况下我怎样才能得到正确的值？

我正在使用 Python 3.6.2 和 jupyter notebook。

 import numpy as np
 from matplotlib import pyplot as plt
 np.set_printoptions(threshold=np.inf) #for printing full array

 l1 = np.zeros((5,10))
 l2 = np.arange(500)

 for j in range(len(l1[:,0])):
  for i in range(len(l1[0,:])):
    if i<(j+(len(l1[0,:])/2)):
        l1[j,i] = l1[j,i-1]+1
    if i>(j+(len(l1[0,:])/2)-1):
        l1[j,i] = l1[j,i-1]-1


for j in range(len(l1[:,0])):
 for i in range(len(l1[0,:])):
    l1[j,i] = l1[j,i]/(max(l1[j,:]))

fig,ax = plt.subplots(figsize = (5,25))
ax.imshow(l1)
ax.set_aspect('5')

print(l1[0,:])

我得到的结果是：

[0.2 0.4 0.6 0.8 1.  1.  1.  1.  1.  0. ]

未经归一化的数组：

[1. 2. 3. 4. 5. 4. 3. 2. 1. 0.]

Answer 1

感谢 user2357112supportsMonica 和 mkrieger1，我发现了我在代码中的错误。当 for 循环编辑数组时，最大值会发生变化。解决方案是通过更改代码实现的，如下所示：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
np.set_printoptions(threshold=np.inf) #for printing full array

l1 = np.zeros((10,20))
l2 = np.arange(500)

for j in range(len(l1[:,0])):
    for i in range(len(l1[0,:])):
        if i<(j+(len(l1[0,:])/2)):
            l1[j,i] = l1[j,i-1]+1
        if i>(j+(len(l1[0,:])/2)-1):
            l1[j,i] = l1[j,i-1]-1

for j in range(len(l1[:,0])):
    l1[j,:] = l1[j,:]/(max(l1[j,:]))

fig,ax = plt.subplots(figsize = (5,25))
ax.imshow(l1)
ax.set_aspect('1')

在 python 3.6.2 中，对于大于 1 的值没有得到完整的浮点除法

Not getting full float division for values above 1. in python 3.6.2

python

floating-point

numpy

division

python-3.x