在数据处理和机器学习中，随机洗牌数据集是常见需求。本文介绍了Python的random.shuffle()、numpy.random.shuffle()和pandas.sample()三种方法，详细展示了如何对数据集进行随机混洗，以满足训练时的数据分布需求。
【Python随机打乱样本】——如何用Python对数据集进行随机洗牌？
在数据处理和机器学习领域中，经常需要对数据集进行随机洗牌，使得训练时的数据分布更加符合实际情况。Python作为一种高效的编程语言，提供了多种方法来实现这一功能。接下来，我们将介绍几种常见的方法。
方法一：使用random模块
Python中的random模块提供了多种随机函数，可以用于对数据集进行随机洗牌。例如，可以使用random.shuffle()函数对列表类型的数据集进行随机混洗。具体实现代码如下：
import random
data = [1, 2, 3, 4
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
