使用Numpy打乱数组或打乱矩阵行
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
多维数组
>>> arr = np.arange(9).reshape((3, 3))
# array([,
# ,
# ])
>>> np.random.shuffle(arr)
>>> arr
array([,
,
])
numpy.random.shuffle打乱数组或者列表的顺序
numpy.random.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.
Parameters
----------
x : array_like
The array or list to be shuffled.
Returns
-------
None
Examples
--------
>>> arr = np.arange(10)
>>> np.random.shuffle(arr)
>>> arr
Multi-dimensional arrays are only shuffled along the first axis:
>>> arr = np.arange(9).reshape((3, 3))
>>> np.random.shuffle(arr)
>>> arr
array([,
,
])
"""
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脚本之家。
来源:https://www.jb51.net/article/283836.htm
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