Python numpy包 np.random.shuffle(x) 数据集 batch 预处理

最新推荐文章于 2023-09-26 20:42:27 发布
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本文介绍了如何利用Python的numpy库中的np.random.shuffle函数对数据集进行随机打乱操作，以实现批量预处理。在机器学习和深度学习中，批量处理数据集通常是一个重要的步骤，有助于提高模型训练的效率和效果。

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numpy.random. shuffle ( x ) 的重要因素就是仅仅打乱第一层的数据，一个元组中首先默认行为第一纬度，列是第二个纬度，所以打乱机器学习和深度学习常用标签时，一般使用 M*(N+1) 结构（M代表数据总量，N代表每个数据的N个特征，1代表数据标注）将M个数据的排列顺序打乱，方便形成一个batch进行学习。
 

import numpy as np

arr = np.arange(
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Python中对数组集进行按行打乱shuffle的方法
09-19
今天小编就为大家分享一篇Python中对数组集进行按行打乱shuffle的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
对python打乱数据集中X,y标签对的方法详解
09-19
在Python中，处理数据集时，我们经常需要对数据进行预处理，包括打乱数据集中的样本顺序，以便在训练模型时实现更好的泛化能力。本文将详细介绍如何在Python中有效地打乱数据集中的X（特征）和y（标签）对。 首先，...
Python中NumPy库提供的函数——np.random.shuffle的基本用法
XDXDXDXDX111的博客
09-26 4274
是NumPy库中的一个函数，用于随机打乱数组的元素顺序。具体来说，它对排序的数组进行原地（in-place）的随机重排序，打乱数组中元素的排列顺序，以排列随机。其中，x是要打乱顺序的磁盘。请注意，该函数是在原始磁盘上进行操作，不会返回新的磁盘，因此会修改磁盘的磁盘x。主要用于数据集的随机化，例如，在训练深度学习模型时，可以用它来打乱训练样本的顺序，以保证模型不会受到数据顺序的影响。注意，这个函数不会改变数据库的形状或维度，只是重新排列元素的顺序。如果创建需要一个新的随机排列的数据库，可以先使用函数。
np.random.shuffle
weixin_47289438的博客
11-20 2289
jia yi ge shuffle np.random.seed(200) np.random.shuffle(X_train) np.random.seed(200) np.random.shuffle(Y_train) 设置一次seed，有效期只有一次 意思就是每次shuffle之前，必须有一个seed
使用keras打乱数据集：np.random.shuffle()实例
在Keras库中，虽然它提供了内置的数据预处理功能，但有时我们可能需要借助numpy等外部库来实现特定的需求，比如使用`np.random.shuffle()`函数来打乱数据集。 `np.random.shuffle()`是numpy库中的一个函数，用于...
Keras 数据集打乱：使用np.random.shuffle()实例
在Keras中利用`np.random.shuffle()`打乱数据集是机器学习模型训练中常见的步骤，这有助于避免过拟合并提高模型的泛化能力。`np.random.shuffle()`是Python的Numpy库中的一个函数，用于就地打乱数组的顺序。在处理...
我发现有的作者在深度学习train.py代码里加set random seed seed(0)数据加载代码里也有：train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=nw, worker_init_fn=np.random.seed(0))为什么要这样做
最新发布
03-12
所以，在worker_init_fn中设置np.random.seed(0)可能是为了确保数据预处理中的NumPy操作也使用固定的种子。 总结来说，主程序设置种子确保模型参数初始化、dropout等的一致性，而DataLoader中的worker_init_fn设置...
np.random.shuffle()
Amanda_python的博客
10-28 2004
np.random.shuffle(): 洗牌，生成随机列表，打乱原有的顺序 import random import numpy as np data = np.arange(6) print(data) np.random.shuffle(data) print(data) 输出结果： [0 1 2 3 4 5] [2 3 4 5 0 1]
详解Python中打乱列表顺序random.shuffle()的使用方法
01-03
之前自己一直使用random中 randint生成随机数以及使用for将列表中的数据遍历一次。 现在有个需求需要将列表的次序打乱，或者也可以这样理解： 【需求】将一个容器中的数据每次随机逐个遍历一遍。 random.shuffle()方法提供了完美的解决方案。 不会生成新的列表，只是将原列表的次序打乱 # shuffle()使用样例 import random x = [i for i in range(10)] print(x) random.shuffle(x) print(x) 源码及注释（个人翻译注释） def shuffle(self, x, random=None):
numpy的np.random.shuffle
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roymustang的博客
02-26 2万+
np.random,shuffle作用就是重新排序返回一个随机序列作用类似洗牌，我自己也写过一个洗牌小程序 下图是我做的一个尝试
【numpy】np.random.shuffle()
shenyuan12的专栏
08-26 2744
功能：生成随机列表 x = np.arange(10) print(x) np.random.shuffle(x) print(x) 输出： [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [2 1 8 4 3 5 0 9 7 6]
【python-numpy 】中的随机打乱数据方法np.random.shuffle
电子生医小白的博客
04-20 2830
描述： shuffle() 方法将序列的所有元素随机排序。 #实验可得每次shuffle后数据都被打乱，这个方法可以在机器学习训练 #的时候在每个epoch结束后将数据重新洗牌进入下一个epoch的学习 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import numpy as np num = np.arange(30) print("从数值范围[0-30)创建数组") print(num) np.random.shuf
python：numpy.random.shuffle打乱顺序函数
weixin_39450145的博客
02-03 705
https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/53932645numpy.random.shuffle打乱顺序函数 numpy.random.shuffle打乱顺序函数 import numpy as np validation = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) #假设validation是数据集中的数据 print(validation) np.random.shuffle(validation) ...
numpy 中的随机打乱数据方法np.random.shuffle
weixin_43896259的博客
05-14 1万+
import numpy as np #实验可得每次shuffle后数据都被打乱，这个方法可以在机器学习训练 #的时候在每个epoch结束后将数据重新洗牌进入下一个epoch的学习 num = np.arange(20) print(num) np.random.shuffle(num) print(num) num1 = np.arange(20) print(num1) np.random.shuffle(num1) print(num1) np.random.shuffle(num1) print(n
np.random.shuffle()+random.seed()设定随机种子，多次打乱，打乱规则固定
qq_46380784的博客
01-31 8805
在打乱数据集的时候遇到了这样一个问题：我有两组数据集，一组是image，一组是mask（语义分割任务，与本文无关），image和mask里都是图片，且一一对应，即。注意，因为shuffle函数是在原数组上直接操作的，不是生成一个新的打乱的数组，因此一次shuffle(a)之后，a就变成了打乱后的样子。其实，三次shuffle(b)也是按相同的规则打乱的，但该规则不同于shuffle(a)的规则，因此，并不能保留a、b之间的对应关系。）的结论，但基于上面的结果，好像这句话又不完全对，还望大佬指正~
np.random.shuffle np.random.permutation的速度差异
Sundrops的专栏
03-21 1065
现象 我们发现np.random.permutation要比np.random.shuffle快很多 x = np.random.rand(50000, 2) # 933 µs %timeit x.take(np.random.permutation(x.shape[0]), axis=0) # 1.41 ms %timeit x[np.random.permutation(x.shape[0])] # 1.41 ms %timeit np.random.permutation(x) # 46.3 ms
Numpy基础-np.random.shuffle()、np.random.permutation()
艽野尘梦的博客
07-09 1193
Numpy基础-np.random.shuffle()、np.random.permutation()随机排列数组
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