Python v / s MATLAB中的Repmat

Question

对于给定的矩阵，我要从该行中减去每一行的最大值。在MATLAB中，我会做类似的事情Xm = X - repmat(max(X,[],2), 1, size(X,2));对于Python，我一直在玩各种Xm = X - np.matlib.repmat(np.max(X,axis = 1), 1, len(X[0])) 但无济于事！我到底在哪里错过了？非常感谢。

Answer 1

在Python / NumPy中，无需显式复制数组以使其与另一个数组匹配。大小为1的尺寸（单个尺寸）会在它们称为“广播”的过程中自动扩展。

例如，给定

X = np.array([[1,2,3,4,5],[4,5,6,7,8],[7,8,9,10,11]])

你可以写

X - np.max(X, axis=0)

由返回的数组np.max的形状为(5,)，与X（(3, 5)）的形状兼容。NumPy对齐从最后一个维度开始的形状，如果一个数组比另一个数组少，则在前面填充单例尺寸。

但是，此过程有时需要一点帮助。因为np.max返回的数组的维数小于输入的数组，所以广播通常不能这样做。匹配这些数组。例如，X - np.max(X, axis=1)不起作用。

最好的解决方案是将keepdims参数用于np.max：

X - np.max(X, axis=1, keepdims=True)

另一种选择是np.newaxis在索引中使用添加单例尺寸：

X - np.max(X, axis=1)[:, np.newaxis]