クロス表の行方向・列方向の割合を計算したい

Question

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：

import numpy as np

array = np.array([[11,2,7],[10,6,14]])
array[0]=array[0]/array[0].sum()

print(array)

[[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。

Answer 1

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、

array[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

array = 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。

import numpy as np

a = np.array([[11,2,7],[10,6,14]])

ret = a / a.sum(axis=1).reshape(-1,1)
#[[0.55       0.1        0.35      ]
# [0.33333333 0.2        0.46666667]]

ret = a / a.sum(axis=0)
#[[0.52380952 0.25       0.33333333]
# [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

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import normalize
a = np.array([[11,2,7],[10,6,14]])

ret = normalize(a, axis=1, norm='l1')
#[[0.55       0.1        0.35      ]
#  [0.33333333 0.2        0.46666667]]

ret = normalize(a, axis=0, norm='l1')
#[[0.52380952 0.25       0.33333333]
# [0.47619048 0.75       0.66666667]]

Comments

[_hh]

有難うございます。できました！