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python - Python，Numpy：无法将 numpy 数组的值分配给矩阵的列

问题描述

我是 Python 新手，我正在尝试理解一个语法问题。我有一个 numpy 矩阵：

x = np.array([[1, 2, 3, 6],
              [2, 4, 5, 6], 
              [3, 8, 7, 6]])

我想对它的每一列应用一个Softmax函数。代码非常简单。在不报告整个循环的情况下，假设我将其作为第一列：

w = x[:,0]  # select a column
w = np.exp(w)  # compute softmax in two steps
w = w/sum(w)
x[:,0] = w   # reassign the values to the original matrix

但是，w: array([0.09003057, 0.24472847, 0.66524096])只有一列零分配给矩阵，而不是 的值，它返回：

 np.array([[0, 2, 3, 6],
           [0, 4, 5, 6], 
           [0, 8, 7, 6]])

这是为什么？我该如何纠正这个问题？谢谢

标签： pythonarraysnumpy

解决方案

矩阵的值的类型是int，并且在分配时，softmax 值被转换为int，因此为零。

像这样创建矩阵：

x = np.array([[1, 2, 3, 6],
              [2, 4, 5, 6], 
              [3, 8, 7, 6]]).astype(float)

现在，在分配 softmax 值之后：

w = x[:,0]  # select a column
w = np.exp(w)  # compute softmax in two steps
w = w/sum(w)
x[:,0] = w   # reassign the values to the original matrix

x结果是：

array([[0.09003057, 2., 3., 6.],
       [0.24472847, 4., 5., 6.],
       [0.66524096, 8., 7., 6.]])

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