Python:用于规范化权重的约束,使得权重不大于1/sqrt(n)

要规范化并确保没有任何值大于引用,需要获取规范化值的最大值并再次规范化:

import numpy as np
N = 5 # 1/np.sqrt(N) = 0.447214
df2 = df.div(df.sum(axis=1), axis=0)
df2 = df2.div(df2.values.max()*np.sqrt(N))

输出:

          a         b
0  0.149071  0.447214
1  0.198762  0.397523

你能一行完成吗?是的,但是你应该吗?

通过两次执行相同的计算:低效

N = 5
df2 = df.div(df.sum(axis=1), axis=0).div(df.div(df.sum(axis=1), axis=0).values.max()*np.sqrt(N))

N = 5
df2 = (df2:=df.div(df.sum(axis=1), axis=0)).div(df2.values.max()*np.sqrt(N))

我会坚持这两条线