Python中的常見數(shù)據(jù)集打亂方法
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(fù)在寫一遍,和上面的seed要相同,不然y_batch和x_batch打亂順序會(huì)不一樣 random.shuffle(y_batch)
PS:numpy中函數(shù)shuffle與permutation都是對(duì)原來的數(shù)組隨機(jī)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(jìn)行操作,改變?cè)瓉頂?shù)組的順序,無返回值。
而permutation不直接在原來的數(shù)組上進(jìn)行操作,而是返回一個(gè)新的打亂順序的數(shù)組,并不改變?cè)瓉淼臄?shù)組。
python手動(dòng)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(gè)人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。
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