相同顺序打乱多个列表

博客介绍了使用相同序列打乱多个列表的方法,可用于网络训练时打乱训练数据和标签且不改变对应关系。具体有两种方法,一是用 np.random.shuffle 直接打乱原列表,二是返回打乱序列以同一顺序打乱不同列表。

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使用相同的序列打乱(洗牌)多个列表

可用于网络训练打乱训练数据个标签,不改变对应关系

方法一: np.random.shuffle (无返回值,直接打乱原列表)

    state = np.random.get_state()
    np.random.shuffle(train)
    np.random.set_state(state)
    np.random.shuffle(label)

方法二: 返回一个打乱的序列,可将其用于以同一顺序打乱不同列表

    shuffle_ix = np.random.permutation(np.arange(len(train_data)))
    train_data = train_data[shuffle_ix]
    train_label = train_label[shuffle_ix]

 

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