使用Numpy打亂數(shù)組或打亂矩陣行
更新時間：2023年05月10日 09:30:45 作者：coasxu
這篇文章主要介紹了使用Numpy打亂數(shù)組或打亂矩陣行問題，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
numpy打亂數(shù)組或打亂矩陣行
使用numpy.random.shuffle函數(shù)，能夠打亂ndarray對象的第一維度，對于數(shù)組來說，就是整體被打亂。
對于矩陣來說，第一維度行被打亂。可以在打亂訓(xùn)練數(shù)據(jù)或測試模型性能的時候使用。
- 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]
多維數(shù)組
>>> 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打亂數(shù)組或者列表的順序
numpy.random.shuffle
注：打亂數(shù)組時，只沿著多維數(shù)組的第一個軸移動數(shù)組。子數(shù)組的順序改變了，但它們的內(nèi)容保持不變．
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]])
"""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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