使用Numpy打乱数组或打乱矩阵行

琼华

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.

1. >>> arr = np.arange(10)
   
2. >>> np.random.shuffle(arr)
   
3. >>> arr
   
4. [9, 1, 2, 7, 5, 3, 0, 8, 4, 6]

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多维数组

1. >>> arr = np.arange(9).reshape((3, 3))
   
2. # array([[0, 1, 2],
   
3. #       [3, 4, 5],
   
4. #       [6, 7, 8]])
   
5. >>> np.random.shuffle(arr)
   
6. >>> arr
   
7. array([[0, 1, 2],
   
8.        [6, 7, 8],
   
9.        [3, 4, 5]])

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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)

1.         Modify a sequence in-place by shuffling its contents.
   
2.         This function only shuffles the array along the first axis of a
   
3.         multi-dimensional array. The order of sub-arrays is changed but
   
4.         their contents remains the same.
   
5.         Parameters
   
6.         ----------
   
7.         x : array_like
   
8.             The array or list to be shuffled.
   
9.         Returns
   
10.         -------
    
11.         None
    
12.         Examples
    
13.         --------
    
14.         >>> arr = np.arange(10)
    
15.         >>> np.random.shuffle(arr)
    
16.         >>> arr
    
17.         [1 7 5 2 9 4 3 6 0 8]
    
18.         Multi-dimensional arrays are only shuffled along the first axis:
    
19.         >>> arr = np.arange(9).reshape((3, 3))
    
20.         >>> np.random.shuffle(arr)
    
21.         >>> arr
    
22.         array([[3, 4, 5],
    
23.                [6, 7, 8],
    
24.                [0, 1, 2]])
    
25. """

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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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