В справочном ресурсе для многомерной нормальной функции выборки в SciPy они приводят следующий пример:
x,y = np.random.multivariate_normal(mean,cov,5000).T
Мой вопрос довольно простой: что делает окончательный .T на самом деле?
Спасибо большое, я знаю, что это довольно просто, но трудно найти в Google для ".T".
.T обращается к атрибуту T объекта, который является массивом NumPy. Атрибут T - это транспонирование массива, см. документацию.
По-видимому, вы создаете случайные координаты в плоскости. Результат multivariate_normal() может выглядеть следующим образом:
>>> 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]])
Транспонирование этой матрицы:
array([[ 0.59589335, -0.58597307, -0.69164572, -0.24992978, 0.38896689],
[ 0.97741328, 0.56733234, 0.17840394, -2.57494471, 0.82221377]])
который удобно разделять в частях x и y путем распаковки последовательностей.
.T это просто np.transpose(). Удачи