numpy的np.random.shuffle

最新推荐文章于 2023-12-20 16:39:15 发布
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分类专栏： python
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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
在这里插入图片描述

np.random.random()函数 参数用法以及numpy.random系列函数大全
weixin_43368684的博客
03-14 3677
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...
Python numpy包 np.random.shuffle(x) 数据集 batch 预处理
YZXnuaa的博客
01-16 2011
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.ar
numpy.random.shuffle打乱顺序函数的实现
09-18
主要介绍了numpy.random.shuffle打乱顺序函数的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
np.random.shuffle
m0_51312071的博客
12-20 1359
如果需要得到一个新的打乱顺序的数组，可以使用 numpy.random.permutation 函数，它返回一个新的数组，而不修改原始数组。对于多维数组，numpy.random.shuffle 函数会沿着第一个轴（axis 0）打乱数组的顺序。这个函数会直接修改原始数组，而不返回一个新的打乱顺序的数组。numpy.random.shuffle 将打乱数组的各行，但每行内部的元素顺序保持不变。这个函数返回一个新的打乱顺序的数组，而不修改原始数组。在这个示例中，my_array 数组的元素顺序被随机打乱。
np.random.shuffle()
Amanda_python的博客
10-28 2000
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]
Python中NumPy库提供的函数——np.random.shuffle的基本用法
XDXDXDXDX111的博客
09-26 4209
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。
在Keras中利用np.random.shuffle()打乱数据集实例
12-17
然后，`np.random.shuffle()`函数被用来打乱这些索引，使得原本顺序排列的数据被打乱。最后，通过索引更新`X_train`和`y_train`，实现数据集的洗牌。 `validation_split`参数用于在训练模型时划分验证集。如果未...
【numpy】np.random.shuffle()
shenyuan12的专栏
08-26 2739
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]
numpy.random.shuffle打乱顺序函数
热门推荐
qq_35091353的博客
01-19 2万+
numpy.random库比Python内置的random库有更多的方法，比如生成随机数组numpy.random.randint(low[,high, size, dtype])。如果不进行科学计算，使用random.randint(a,b)就足够了。 random.shuffle()千万不要用于二维numpy.array（也就是矩阵）,正确的姿势当然是使用numpy自带的numpy.random.shuffle() 1、numpy.random. shuffle(x) shuffle()是不能直接访.
Numpy基础-np.random.shuffle()、np.random.permutation()
艽野尘梦的博客
07-09 1176
Numpy基础-np.random.shuffle()、np.random.permutation()随机排列数组
详解numpy.random.shuffle函数
KRISNAT
08-25 1959
numpy的random模块中的shuffle函数用于。本博客详细节将该函数的API，并给出示例代码和结果。
numpy——numpy.random.shuffle
黑白象
08-15 3771
numpy.random.shuffle对numpy的数组进行重新随机排序，如果是多维数组，按照第一维进行随机排序。 arr = np.arange(9) print(arr) np.random.shuffle(arr) print(arr) print('-----') arr = np.arange(9).reshape(3, 3) print(arr) np.random.shuffle(...
【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 2821
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
np.random.shuffle np.random.permutation的速度差异
Sundrops的专栏
03-21 1043
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.random.shuffle
lonelykid96的博客
11-18 364
numpy.random.shuffle numpy.random.shuffle(x) 通过改组其内容就地修改序列。 如果x是一个多维数组，此功能仅沿多维数组的第一轴对数组进行混洗。 子数组的顺序已更改，但其内容保持不变。 （原数组已改变） 参数： x : array_like 重新排列的数组或列表。 返回： None 官网例子 >>> arr = np.aran...
np.random.shuffle函数打乱
最新发布
05-15
### 关于 `numpy.random.shuffle` 的使用 `numpy.random.shuffle` 是 NumPy 提供的一个函数，用于对一维或多维数组的第一维度进行随机打乱操作。需要注意的是，此函数会 **直接修改原数组** 而不会创建新的副本[^5]。 以下是关于 `numpy.random.shuffle` 的具体说明以及示例： #### 单维数组的打乱 对于单维数组（即一维数组），`numpy.random.shuffle` 会对整个数组的内容进行随机重排。下面是一个简单的例子： ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(f"原始数组: {arr}") np.random.shuffle(arr) print(f"打乱后的数组: {arr}") ``` 在这个例子中，`np.random.shuffle(arr)` 将直接修改数组 `arr` 中的元素顺序[^5]。 --- #### 多维数组的打乱 当处理多维数组时，`numpy.random.shuffle` 只会在第一个维度上进行打乱操作，而其余维度保持不变。例如： ```python import numpy as np multi_arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(f"原始二维数组:\n{multi_arr}") np.random.shuffle(multi_arr) print(f"沿第一维度打乱后的二维数组:\n{multi_arr}") ``` 在此情况下，只有二维数组的行被重新排序，列内的元素位置不受影响。 如果希望进一步对每行内部的数据也进行打乱，则需要逐一对每一行调用 `numpy.random.shuffle` 或者其他方法实现更复杂的逻辑。 --- #### 打乱列表的情况 虽然题目主要讨论了 NumPy 数组的操作，但如果涉及普通的 Python 列表，也可以通过标准库中的 `random.shuffle` 来完成类似功能[^4]: ```python import random my_list = [10, 20, 30, 40, 50] print(f"原始列表: {my_list}") random.shuffle(my_list) print(f"打乱后的列表: {my_list}") ``` 这里值得注意的一点是，尽管两者名称相同，但它们分别属于不同的模块，并且适用对象不同——前者适用于 NumPy 数组，后者则针对常规 Python 数据结构如列表等。 --- ### 总结 无论是使用 `numpy.random.shuffle` 还是 `random.shuffle` ，都可以有效地达到数据随机化的目的；不过，在实际应用过程中需注意输入参数的形式及其可能带来的副作用 (比如直接更改源数据)，以便合理选用适合当前场景下的工具并采取适当措施保护重要资料免受意外变动的影响[^5]。
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