使用 Numpy 而不在数组中获得额外的维度答案

【问题标题】：Using Numpy without getting extra dimensions in arrays使用 Numpy 而不在数组中获得额外的维度
【发布时间】：2020-05-31 18:30:29
【问题描述】：

我开始使用 Numpy，我正在尝试使用它的一些功能来填充一个二维方阵，其中所有行的总和为 1。这完成了我到目前为止所做的事情，然而，这段代码有几次以前的迭代给了我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()

【问题讨论】：

从一维数组列表中创建一个二维数组是可以的，只要一维数组都具有相同的形状。如果它们的形状不同，您将得到一维数组（对象）或错误，而不是二维数组。

标签： python numpy readability

【解决方案1】：

首先创建一个所需大小的随机矩阵。在你的情况下是 5x5，因为你有 5 个状态：

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

然后对其进行归一化，使每一列之和为 1：

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

然后转置它，使每一行总和为 1：

B = B.T

【讨论】：