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?？梢栽诖騺y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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