归一化过程中由于精度问题导致除法后得到0

import numpy as np
n=3
data=np.array([[100,2000,3],[400,5000,6],[700,8000,9]])
for j in range(n):
    data_sum=data[:,j].sum()
    for i in range(n):
        data[i][j]=data[i][j]/data_sum
print(data)

得到结果如下： 

[[0 0 0]
 [0 0 0]
 [0 0 0]]

 解决方式：

将数组的数据类型设置为np.float16，并且在除法运算时使用np.divide，这可以提供更好的精度控制，避免由于下溢导致的精度丢失问题。

dtype=np.float16
data=np.array([[100,2000,3],[400,5000,6],[700,8000,9]],dtype=dtype)

成功得到数据如下： 

[[0.0833 0.1333 0.1666]
 [0.3333 0.3333 0.3333]
 [0.5835 0.533  0.5   ]]