python训练数据时打乱训练数据与标签的两种方法小结
作者：白话先生 发布时间：2021-11-17 11:15:12
标签：python,打乱,数据,标签
如下所示：
<code class="language-python">import numpy as np
data = np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]])
y = np.array([1,2,3,4,5])
print '-------第1种方法：通过打乱索引从而打乱数据,好处是1:数据量很大时能够节约内存,2每次都不一样----------'
data = np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]])
data_num, _= data.shape #得到样本数
index = np.arange(data_num) # 生成下标
np.random.shuffle(index)
print '-------原数据：----------'
print '数据：',data
print '标签：', y
print '-------打乱数据：----------'
print '数据：',data[index]
print '标签：',y[index]
print '-------第2种方法：直接的打乱数据,利用随机数种子，好处：每次打乱的顺序是固定的----------'
data = np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]])
y = np.array([1,2,3,4,5])
print '-------原数据：----------'
print '数据：',data
print '标签：', y
print '-------打乱数据：----------'
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(data)
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(y)
print '数据：',data
print '标签：', y</code>
来源：https://blog.csdn.net/liuweizj12/article/details/80020861
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