使用Numpy打乱数组或打乱矩阵行
作者:coasxu 发布时间:2022-09-18 09:40:10
标签:Numpy,打乱,数组,矩阵行
numpy打乱数组或打乱矩阵行
使用numpy.random.shuffle函数,能够打乱ndarray对象的第一维度,对于数组来说,就是整体被打乱。
对于矩阵来说,第一维度行被打乱。可以在打乱训练数据或测试模型性能的时候使用。
Parameters: x: array_like
Returns: None
e.g.
>>> arr = np.arange(10)
>>> np.random.shuffle(arr)
>>> arr
[9, 1, 2, 7, 5, 3, 0, 8, 4, 6]
多维数组
>>> arr = np.arange(9).reshape((3, 3))
# array([[0, 1, 2],
# [3, 4, 5],
# [6, 7, 8]])
>>> np.random.shuffle(arr)
>>> arr
array([[0, 1, 2],
[6, 7, 8],
[3, 4, 5]])
numpy.random.shuffle打乱数组或者列表的顺序
numpy.random.shuffle
注:打乱数组时,只沿着多维数组的第一个轴移动数组。子数组的顺序改变了,但它们的内容保持不变.
shuffle(x)
Modify a sequence in-place by shuffling its contents.
This function only shuffles the array along the first axis of a
multi-dimensional array. The order of sub-arrays is changed but
their contents remains the same.
Parameters
----------
x : array_like
The array or list to be shuffled.
Returns
-------
None
Examples
--------
>>> arr = np.arange(10)
>>> np.random.shuffle(arr)
>>> arr
[1 7 5 2 9 4 3 6 0 8]
Multi-dimensional arrays are only shuffled along the first axis:
>>> arr = np.arange(9).reshape((3, 3))
>>> np.random.shuffle(arr)
>>> arr
array([[3, 4, 5],
[6, 7, 8],
[0, 1, 2]])
"""
来源:https://blog.csdn.net/weixin_44633882/article/details/105307076
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