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使用Numpy打乱数组或打乱矩阵行

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  • numpy打乱数组或打乱矩阵行
  • numpy.random.shuffle打乱数组或者列表的顺序
  • 开发者_JAVA
    • numpy.random.shuffle
  • 总结

    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, MsCKN3))
    # 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.javascriptrandom.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php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.
            ParameterMsCKNs
            ----------
            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 alo编程客栈ng 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]])
    """

    总结

    以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

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