使用 Numpy 而不在数组中获得额外的维度

Question

我正在开始使用 Numpy，我正在尝试使用它的一些功能来填充二维方阵，其中所有行的总和为 1。这完成了我打算做的事情然而，到目前为止，此代码的前几次迭代为我提供了一维数组列表的变体。这个解决方案感觉不是很优雅 - 清晰地编写这段代码的最佳实践是什么？

import numpy as np


    class Markov:

        def __init__(self, states=5):
            self.prob_dist = []
            print(self.prob_dist)
            for i in range(states):
                change_prob = [1 for x in range(states)]
                print(change_prob)
                self.prob_dist.append(list(np.random.dirichlet(change_prob, size=1)[0]))
            print(self.prob_dist)


def main():
    output = Markov()


if __name__ == '__main__':
    main()

Answer 1

首先创建一个所需大小的随机矩阵。在你的例子中是 5x5，因为你有 5 个状态：

A = np.random.random((5, 5))

然后对其进行归一化，使每列总和为 1:

B = A / A.sum(axis = 0)

然后转置它，使每一行总和为 1:

B = B.T

使用 Numpy 而不在数组中获得额外的维度

Using Numpy without getting extra dimensions in arrays

python

readability

numpy