En el recurso de ayuda para la función de muestreo normal multivariante en SciPy, dan el siguiente ejemplo:sintaxis en Python (.T)
x,y = np.random.multivariate_normal(mean,cov,5000).T
Mi pregunta es bastante básico: ¿qué hace la final .T hacer realidad ?
Muchas gracias, sé que es bastante simple, pero es difícil buscar en Google ".T".
El .T tiene acceso al atributo T del objeto, que pasa a ser una matriz NumPy. El atributo T es la transposición de la matriz, consulte the documentation.
Aparentemente está creando coordenadas al azar en el plano. La salida de multivariate_normal() podría tener este aspecto:
>>> np.random.multivariate_normal([0, 0], [[1, 0], [0, 1]], 5)
array([[ 0.59589335, 0.97741328],
[-0.58597307, 0.56733234],
[-0.69164572, 0.17840394],
[-0.24992978, -2.57494471],
[ 0.38896689, 0.82221377]])
La transpuesta de esta matriz es:
array([[ 0.59589335, -0.58597307, -0.69164572, -0.24992978, 0.38896689],
[ 0.97741328, 0.56733234, 0.17840394, -2.57494471, 0.82221377]])
que puede ser convenientemente separado en x y y partes en secuencia desembalaje.
.T es solo np.transpose(). Lo mejor de la suerte
El secreto para buscar en Google esto es ponerlo entre comillas. ¡Por supuesto, cuando busqué en Google obtuve esta página! – Kallaste
Espero que esto ayude a alguien más a encontrarlo, pero, '.T' _vuelve_ el orden de los ejes, en lugar de cambiar los dos últimos. Esto significa que si su matriz 'x' es 3-D,' x.T' es lo mismo que 'x.transpose ((2, 1, 0))'. Si quiere cambiar los dos últimos ejes, en este caso, haría 'x.transpose ((0, 2, 1))'. –