Numpy.random中shuffle与permutation的区别

最新推荐文章于 2023-03-26 09:55:53 发布
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博客介绍了shuffle与permutation的区别。二者都用于对数组重新洗牌，随机打乱元素顺序。不同的是，shuffle直接在原数组上操作，改变其顺序且无返回值；permutation不在原数组操作，返回新的打乱顺序数组，不改变原数组。

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shuffle与permutation的区别
函数shuffle与permutation都是对原来的数组进行重新洗牌（即随机打乱原来的元素顺序）；区别在于shuffle直接在原来的数组上进行操作，改变原来数组的顺序，无返回值。而permutation不直接在原来的数组上进行操作，而是返回一个新的打乱顺序的数组，并不改变原来的数组。
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作者：lyy14011305 
来源：优快云 
原文：https://blog.youkuaiyun.com/lyy14011305/article/details/76207327 
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shuffle(x) 函数、permutation(x)函数、np.random.normal()函数、plt.scatter(X, Y)函数
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shuffle() 函数 shuffle() 方法将序列的所有元素随机排序。 语法： import random random.shuffle (lst ) 注意：shuffle()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法。 lst – 可以是一个列表 该函数没有返回值 permutation(x)函数 随机排列一个序列，或者返回一个排列的范围。...
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08-27 1317
关于shuffle和permutation的区别这里说两点： 1. shuffle没有返回值，直接在原来的列表上进行打乱排序；而permutation会对一个int行的数值返回一个打乱的列表。 2.由于permutation会复制数据，所以当数据量特别大的时候，使用shuffle的效率更高。 另外，无论是shuffle还是permutation对二维数据都是只对第一维进行打乱顺序，第一维...
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09-08 429
shuffle与permutation的区别:       shuffle与permutation都是对原来的数组进行重新洗牌（即随机打乱原来的元素顺序）,但有两处不同： 1.如果传给permutation一个数组，它会返回一个洗牌后的数组副本；而shuffle是直接在原来的数组上进行操作，对原来的数组进行洗牌，无返回值。 2.permutation可以传入一个整数，它会返回一个洗牌后的arange；而shuffle不能传入整数。 示例： a =
numpy.random.permutation模块实现的功能是什么
07-12
`numpy.random.permutation` 模块实现了对给定序列进行随机排列的功能。具体而言，它的主要功能是生成一个随机排列的副本或重新排列原始序列。 `numpy.random.permutation` 模块的功能包括： 1. 随机排列：通过...
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在数据分析中，随机数不仅有利于数据分析，而且在机器学习方面随机数的使用也是机器学习算法配置和评估的重要部分。例如，神经网络中的权重的随机初始化和将数据分成随机的训练和测试集等。因此，生成随机数是数据分析中一项很重要的技术。 在 Python 中，可以通过 Python 中的 random 模块生成随机数，但是，其效率要远低于利用 NumPy 中的 random 模块生成随机数。numpy.random 模块提供了非常全的自动产生数据的 API，通过该模块中的函数可以很方便地生成随机数。下面介绍使用 nump
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03-14 3690
1.np.random.random()函数参数 np.random.random((1000, 20)) 上面这个就代表一千个浮点数，从0-20中随机。 2.numpy.random.rand()函数用法 numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn) 生成一个[0,1)之间的随机浮点数或N维浮点数组。 3.numpy.random.randn()函数用法： numpy...
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