def METHOD_NAME(self):
    if scipy.sparse.issparse(self.data):
        dsquare = self.data.multiply(self.data)
    else:
        dsquare = self.data[:,:]**2
    prow = np.array(dsquare.sum(axis=1), np.float64)
    pcol = np.array(dsquare.sum(axis=0), np.float64)
    prow /= prow.sum()
    pcol /= pcol.sum()
    return (prow.reshape(-1,1), pcol.reshape(-1,1))