如何以更简洁的方式在Python中对一个二维的numpy数组进行归一化处理？
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如何以更简洁的方式在Python中对一个二维的numpy数组进行归一化处理？
给定一个3乘3的numpy数组
a = numpy.arange(0,27,3).reshape(3,3)
# array([[ 0, 3, 6],
# [ 9, 12, 15],
# [18, 21, 24]])
为了对二维数组的行进行归一化，我考虑了以下方法
row_sums = a.sum(axis=1) # array([ 9, 36, 63])
new_matrix = numpy.zeros((3,3))
for i, (row, row_sum) in enumerate(zip(a, row_sums)):
new_matrix[i,:] = row / row_sum
肯定有更好的方法，对吗？
或许要澄清一下：通过归一化，我指的是每行条目的总和必须为一。但我认为大多数人都会明白。