Python（.T）中的语法

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在SciPy中用于多元正态采样函数的帮助资源中，他们给出了以下示例：

x,y = np.random.multivariate_normal(mean,cov,5000).T

我的问题很基本：最终的.T实际上做什么？

非常感谢，我知道这很简单，但是很难在Google中找到“ .T”。

python numpy

— 莱昂·帕拉索
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8

对此进行谷歌搜索的秘密是将其用引号引起来。当然，当我用Google搜索它时，我得到了此页面！

— Kallaste

我希望这可以帮助遇到它的其他人，但是可以.T 反转轴的顺序，而不是切换最后两个轴。也就是说，如果您的数组x是3-D，x.T则与相同x.transpose((2, 1, 0))。如果要切换最后两个轴，则可以这样做x.transpose((0, 2, 1))。

— Hameer Abbasi '18

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的.T访问属性T的对象，这恰好是一个NumPy的阵列组成。该T属性是数组的转置，请参见文档。

显然，您正在平面中创建随机坐标。的输出multivariate_normal()可能如下所示：

>>> 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]])

该矩阵的转置为：

array([[ 0.59589335, -0.58597307, -0.69164572, -0.24992978,  0.38896689],
       [ 0.97741328,  0.56733234,  0.17840394, -2.57494471,  0.82221377]])

其可以在方便地分离x和y份序列拆包。

— 斯文·马纳赫（Sven Marnach）
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3

.T只是np.transpose（）。祝你好运

— 扎苏兰·谢赫格伽利（Zhassulan Shaikhygali）
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1

这不是全部。如果矩阵的尺寸小于2维，则返回原始矩阵。因此，它是具有运行时安全性形式的转置函数。

— IsakBosman'3

0

例

import numpy as np
a = [[1, 2, 3]]
b = np.array(a).T  # ndarray.T The transposed array. [[1,2,3]] -> [[1][2][3]]
print("a=", a, "\nb=", b)
for i in range(3):
    print(" a=", a[0][i])  # prints  1 2 3
for i in range(3):
    print(" b=", b[i][0])  # prints  1 2 3

— 谁
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