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Python中的常見數(shù)據(jù)集打亂方法

 更新時間:2023年02月02日 17:00:47   作者:starky0729  
這篇文章主要介紹了Python中的常見數(shù)據(jù)集打亂方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

python常見的數(shù)據(jù)集打亂方法

第一種方法

通過index 

x_train, y_train=train_load()

index = [i for i in range(len(x_train))]

np.random.shuffle(index)

x_train= x_train[index]

y_train = y_train[index]

第二種方法

zip()+shuffle()方法

x_train, y_train=train_load()
result = list(zip(x_train, y_train)) ?# 打亂的索引序列
np.random.shuffle(result)
x_train,y_train = zip(*result)

第三種方法

seed()+shuffle

x_batch, y_batch = train_load()
#加載我所有的數(shù)據(jù),這里想x_batch,Y_batch是list的格式,要注意

seed=100
random.seed(seed)
random.shuffle(x_batch)
random.seed(seed)#一定得重復在寫一遍,和上面的seed要相同,不然y_batch和x_batch打亂順序會不一樣
random.shuffle(y_batch)

PS:numpy中函數(shù)shuffle與permutation都是對原來的數(shù)組隨機打亂原來的順序,shuffle中文含義為洗牌,permutation中文含義為排列,區(qū)別在于shuffle直接在原來的數(shù)組上進行操作,改變原來數(shù)組的順序,無返回值。

而permutation不直接在原來的數(shù)組上進行操作,而是返回一個新的打亂順序的數(shù)組,并不改變原來的數(shù)組。

python手動打亂數(shù)據(jù)集

x_train, y_train = np.array(x_train),np.array(y_train)
index = [i for i in range(len(y_train))]
np.random.shuffle(index)
x_train = x_train[index]
y_train = y_train[index]

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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