SciPy में मल्टीवेरिएट सामान्य नमूना समारोह के लिए सहायता संसाधन में, वे निम्न उदाहरण दे:अजगर में सिंटेक्स (टी)
x,y = np.random.multivariate_normal(mean,cov,5000).T
मेरा प्रश्न नहीं बल्कि बुनियादी है: अंतिम टी वास्तव में क्या करना है ?
बहुत बहुत धन्यवाद, मुझे पता है कि यह काफी सरल है, लेकिन "टी" के लिए Google को देखना मुश्किल है।
.T ऑब्जेक्ट के T विशेषता को एक्सेस करता है, जो एक NumPy सरणी होता है। T विशेषता सरणी का स्थान है, the documentation देखें।
जाहिर है आप विमान में यादृच्छिक निर्देशांक बना रहे हैं। multivariate_normal() के उत्पादन में इस प्रकार दिखाई देंगे:
>>> 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]])
इस मैट्रिक्स के पक्षांतरित है:
array([[ 0.59589335, -0.58597307, -0.69164572, -0.24992978, 0.38896689],
[ 0.97741328, 0.56733234, 0.17840394, -2.57494471, 0.82221377]])
जो आसानी से अनुक्रम को खोलकर x और y भागों में विभाजित किया जा सकता।
। बस np.transpose() है। शुभकामनाएं
इसके लिए गुगल करने का रहस्य इसे उद्धरणों में रखना है। बेशक, जब मैंने इसके लिए गुगल किया तो मुझे यह पृष्ठ मिला! – Kallaste
मुझे उम्मीद है कि यह किसी और की मदद करता है जो इसके पार आता है, लेकिन, पिछले दो को स्विच करने के बजाय अक्षरों के क्रम को '.'reverses_ कर देता है। इसका अर्थ यह है कि यदि आपकी सरणी 'x' 3-डी है,' x.T' 'x.transpose ((2, 1, 0)) के समान है। यदि आप पिछले दो अक्षों को स्विच करना चाहते हैं, तो इस मामले में, आप 'x.transpose ((0, 2, 1)) करेंगे। –