小编ban*_*ish的帖子

在SciPy中的多变量正常采样函数的帮助资源中,它们给出了以下示例:

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

我的问题很基本:最后的.T究竟做了什么？

非常感谢,我知道这很简单,但很难在Google中查找".T".

我有很多(~2000)个时间序列数据的位置.每个时间序列都有数百万行.我想将它们存储在Postgres数据库中.我目前的方法是为每个位置时间序列设置一个表,以及一个存储有关每个位置(坐标,高程等)的信息的元表.我正在使用Python/SQLAlchemy来创建和填充表.我想在元表和每个时间序列表之间建立关系来执行查询,例如"选择在日期A和日期B之间具有数据的所有位置"和"选择日期A的所有数据并导出带坐标的csv".创建具有相同结构的许多表(仅名称不同)并与元表建立关系的最佳方法是什么？或者我应该使用不同的数据库设计？

目前我正在使用这种方法来生成许多类似的映射:

from sqlalchemy import create_engine, MetaData
from sqlalchemy.types import Float, String, DateTime, Integer
from sqlalchemy import Column, ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship, backref

Base = declarative_base()


def make_timeseries(name):
    class TimeSeries(Base):

        __tablename__ = name
        table_name = Column(String(50), ForeignKey('locations.table_name'))
        datetime = Column(DateTime, primary_key=True)
        value = Column(Float)

        location = relationship('Location', backref=backref('timeseries',
                                lazy='dynamic'))

        def __init__(self, table_name, datetime, value):
            self.table_name = table_name
            self.datetime = datetime
            self.value = value

        def __repr__(self):
            return "{}: {}".format(self.datetime, self.value)

    return TimeSeries


class Location(Base):

    __tablename__ …

我的应用程序菜单中有几个flatpages,所以,我的问题是,如果我没有任何平面视图,我将如何将变量传递给我的flatpages？

这是我的urls.py:

(r'',include('django.contrib.flatpages.urls')),

我没有任何关于任何flatpages的观点,所以我不知道我将如何将变量传递给我的flatpages,如新闻等显示新闻栏...