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NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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クロス表の行方向・列方向の割合を計算したい

_hh

総合スコア79

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/04/06 03:06

以下の様なクロス表で、行方向・列方向の各セルの割合を記載した行列をnumpyで作成したく考えております。

11 2 7
10 6 14


(行方向の割合)
0.55 0.1 0.35
0.33 0.2 0.47

(列方向の割合)
0.52 0.25 0.33
0.48 0.75 0.67

行方向の方を作るのに、以下の様にしたところ、1行目が全て0になってしまいました:

Python3

1import numpy as np 2 3array = np.array([[11,2,7],[10,6,14]]) 4array[0]=array[0]/array[0].sum() 5 6print(array) 7

[[0 0 0]
[10 6 14]
]

なぜでしょうか、、?また列方向ふくめ、良い方法がありましたらご教示ください。

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動作がおかしい原因は、元の配列(array)の要素のデータ型が 'int64' であるため、

Python

1array[0]=array[0]/array[0].sum()

にて代入をした段階で、データが整数にまるめられるためです。
解決方法としては、最初の段階で

Python

1array = array.astype('float')

として、データ型を少数にしておくと良いかと思います。

が、Broadcastを使ってまとめて計算するのであれば、データ型を変更する必用もなく、以下のように書くことができます。

Python

1import numpy as np 2 3a = np.array([[11,2,7],[10,6,14]]) 4 5ret = a / a.sum(axis=1).reshape(-1,1) 6#[[0.55 0.1 0.35 ] 7# [0.33333333 0.2 0.46666667]] 8 9ret = a / a.sum(axis=0) 10#[[0.52380952 0.25 0.33333333] 11# [0.47619048 0.75 0.66666667]]

sklearn.preprocessing.normalize()を使う方法もあります。

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.normalize.html

Python

1import numpy as np 2from sklearn.preprocessing import normalize 3a = np.array([[11,2,7],[10,6,14]]) 4 5ret = normalize(a, axis=1, norm='l1') 6#[[0.55 0.1 0.35 ] 7# [0.33333333 0.2 0.46666667]] 8 9ret = normalize(a, axis=0, norm='l1') 10#[[0.52380952 0.25 0.33333333] 11# [0.47619048 0.75 0.66666667]]

投稿2020/04/06 03:34

編集2020/04/06 03:48
magichan

総合スコア15898

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_hh

2020/04/06 03:53

有難うございます。できました!
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