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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