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  • python3 随机打乱数组

    千次阅读 2018-08-17 13:48:09
    import random a = [1, 2, 3, 4] random.shuffle(a) print(a) 输出为: [2, 3, 4, 1] 可以看到输出已经被打乱
    import random
    a = [1, 2, 3, 4]
    random.shuffle(a)
    print(a)

    输出为:

    [2, 3, 4, 1]

    可以看到输出已经被打乱了
    //¥aHR0cDovLzEyMy4yMDcuMTI1LjY1Lw==¥//

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  • python】从数组随机取数据

    千次阅读 2019-07-25 21:50:33
    我们需要从数组随机取数据,主要有以下几种方法: 1、np.random.shuffle:将原数组打乱 import numpy as np array = np.random.randint(1,100,size=10) #[63 32 80 33 61 45 28 55 39 80] batch_size=5 print...

    在神经网络中,经常会用到批量样本训练。我们需要从数组随机取数据,主要有以下几种方法:

    1、np.random.shuffle:将原数组打乱

    
    import numpy as np
     
    array = np.random.randint(1,100,size=10)
    #[63 32 80 33 61 45 28 55 39 80]
    batch_size=5
    print(array[0:batch_size])
    #[63 32 80 33 61]
    np.random.shuffle(rand_arr)
    print(array[0:batch_size])
    #[33 45 80 28 55]
    
    #另一种写法
    # rand_arr = np.arange(array.shape[0])
    # np.random.shuffle(rand_arr)
    # print(array[rand_arr[0:batch_size]]) 
    # np.random.shuffle(rand_arr)
    # print(array[rand_arr[0:5]])
    

    2、np.random.choice:生成乱序的序号,从数据中取出(不改变原始序列)

    import numpy as np
     
    array = np.random.randint(1,100,size=10)
    #[63 32 80 33 61 45 28 55 39 80]
    batch_size=5
    slice=np.random.choice(array.shape[0],batch_size)
    print(array[slice])

    这种方法其实就是生成输定数量的在某个范围内的随机数:

    1、随机取多个数,random.randint()的函数原型为:random.randint(a, b),用于生成一个指定范围内的整数。

    import random
    [random.randint(0,100) for _ in range(10)]

    2、在固定列表中随机去多个数,random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断。(这里的适用对象是列表类型的数据)

    a=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
    random.sample(a, 5)

     

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  • Python random模块打乱数组顺序

    万次阅读 2017-02-16 13:33:38
    在我们使用一些数据的过程中,我们想要打乱数组内数据的顺序但不改变数据本身,可以通过改变索引值来实现,也就是将索引值重新随机排列,然后生成新的数组。功能主要由python中random模块的sample()函数实现。sample...

    在我们使用一些数据的过程中,我们想要打乱数组内数据的顺序但不改变数据本身,可以通过改变索引值来实现,也就是将索引值重新随机排列,然后生成新的数组。功能主要由python中random模块的sample()函数实现。

    sample(population, k) method of random.Random instance
        Chooses k unique random elements from a population sequence or set.

    下面的代码实现的是打乱iris数据,iris数据是网上下载的csv格式文件,相信大家不陌生的了,原始数据是三种鸢尾(iris)顺序排列的,三种花分别是:setosa,versicolor 和 virginica ,记录的数据有SepalLengthCm(花萼长度), SepalWidthCm(花萼宽度), PetalLengthCm(花瓣长度), PetalWidthCm (花瓣宽度)
    这里写图片描述

    在做聚类分析的时候曾经用到过iris数据,当然,如果安装了scikit learn 模块的话,可以通过

    from sklearn import datasets
    iris = datasets.load_iris()

    获取
    参考链接:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html

    下面的程序实现打乱iris的数据顺序:

    import pandas as pd
    import random as rd  # 导入random模块,使用里面的sample函数
    from pylab import *
    iris = pd.read_csv('D:\\Iris.csv')
    a1=reshape(iris['Id'],[150,1])
    a2=reshape(iris['SepalLengthCm'],[150,1])
    a3=reshape(iris['SepalWidthCm'],[150,1])
    data=c_[a1,a2,a3]
    idx=rd.sample(range(150),150) 
    
    iris = data[idx]  # 打乱顺序,这里只选取了花萼长度和宽度这两个特征值
    

    2017/7/10 updated

    打乱顺序的方法还可以使用random.shuffle(iterable),这样会直接改变iterable的顺序,shuffle 是洗牌的意思,顾名思义,需要注意的是random.shufle()函数没有返回值,如果写成

    mylist = random.shuffle(list1)

    将不会得到任何结果

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  • 在我们使用一些数据的过程中,我们想要打乱数组内数据的顺序但不改变数据本身,可以通过改变索引值来实现,也就是将索引值重新随机排列,然后生成新的数组。功能主要由python中random模块的sample()函数实现。 ...
  • help(random.shuffle) ...可以将列表随机打乱 [python] view plain copy li=range(20) random.shuffle(li)  ########################################## help(random.random)

    help(random.shuffle)



    可以将列表随机打乱


    1. li=range(20)  
    2. random.shuffle(li)  


    ##########################################


    help(random.random)



    返回一个随机数,范围在[0,1)之间

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  • 随机打乱数组的顺序-python实现

    万次阅读 2016-11-25 14:26:04
    使用random.shuffle()函数 import random list = [20, 16, 10, 5]; random.shuffle(list) print "Reshuffled list : ", list;...print "Reshuffled list : ", list;...因为是随机打乱的,每次结果会不一样的。
  • 方案一: import numpy as np array = np.arange(0, 10, 1) print("原来数据顺序:") print(array) state = np.random.get_state() np.random.shuffle(array) ...print("打乱原顺序,新的随机数据:") print(ar...
  • 方法一: np.random.shuffle (无返回值,直接将原数组重新随机...方法二: 返回一个打乱的index列表,可将其用于多个数组的按同一随机顺序进行排序 shuffle_ix = np.random.permutation(np.arange(len(train_data)))
  • 数组 采用numpy.random.get_state() , numpy.random.set_state() list列表 随机种子random.seed: zip方式:
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  • 先找到一个题目,在将这个题目随机插入到另一个题目之前 由于整体题目的格式还是比较单一的,所以该任务并不复杂。 涉及的知识点:insert(),re模块,正则匹配公式,docx模块 from docx import Document import ...
  • 标签:设计、随机 解法 时间复杂度 空间复杂度 执行用时 Ans 1 (Python) 所有操作 = O(N)O(N)O(N) O(N)O(N)O(N) 224ms (72.27%) Ans 2 (Python) Ans 3 (Python) 解法一: class Solution: def ...
  • 2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
  • Python随机选择和随机样本

    千次阅读 2019-06-15 23:03:47
    import random values = [1, 2, 3, 4, 5, 6] #从数组中随机选一个元素。 print(str(random.choice(values))) #随机选择N个样本处理...#随机打乱数组内容。 random.shuffle(values) print(values) 输出: 4...
  • 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 ...
  • python-实用操作-同序shuffle-按相同顺序打乱两个数组

    万次阅读 多人点赞 2018-08-29 12:25:02
    在网络训练过程中,将训练数据随机打乱能够过的更好的训练效果; 训练的images 和 labels 需要按照相同的顺序打乱,以保证image--label的对应关系; 这时候可以考虑numpy.random.get_state() , numpy.random.set_...
  • 对numpy.array重新排列: numpy.random.shuffle(x):修改本身,打乱顺序 import numpy as np ...arr #打乱顺序后的数组, 如[2, 6, 4, 8, 12, 16, 0, 18, 10, 14, 20] arr = np.array...
  • 1:打乱数组, 2取第一个值, 3判断条件进行点击 4.循环多次 import random def list1(): a = ['集合', '量', '图形', '空间', '时间','数'] random.shuffle(a) print(a[0]) if a[0] == "集合": d(text="集合")...
  • 对numpy.array重新排列: numpy.random.shuffle(x):修改本身,打乱顺序 import numpy as np arr = np.array(range(0, 21...arr #打乱顺序后的数组, 如[2, 6, 4, 8, 12, 16, 0, 18, 10, 14, 20] arr = np.array...
  • python对应打乱两个list和数组

    千次阅读 2019-01-18 10:33:07
    数组 采用numpy.random.get_state() , numpy.random.set_state() list列表 随机种子random.seed: zip方式:
  • 今天发现一个用 numpy 随机数组的技巧。 需求 我有两个数组( ndarray ):train_datasets 和 train_labels。其中,train_datasets 的每一行和 train_labels 是一一对应的。现在我要将数组打乱并用于训练,打乱后...
  • import numpy as np data = np.array([[1,2],[4,5],[3,6],[7,8]]) label = np.array([1,0,1,1]) ...np.random.shuffle(arr) # 随机打乱arr数组 data = data[arr] # 将data以arr索引重新组合 label = label[ar.
  • Python】Numpy 中的 shuffle VS permutation

    万次阅读 2017-06-17 23:28:21
    有时候我们会有随机打乱一个数组的需求,例如训练时随机打乱样本,我们可以使用 numpy.random.shuffle() 或者 numpy.random.permutation() 来完成。这两者非常相似,实现的功能是一样的,那么他们到底有什么区别?...
  • 程序的功能很简单,还是之前我们用到的pygame和随机数的知识,整个流程非常的清晰,但是我们需要注意:该游戏如果直接在地图的二维数组上进行随机打乱,是会很大几率出现无解的情况。所以,我是在拼好的基础上采用随机...
  • 对给定的数组进行重新排列的方式主要有两种: np.random.shuffle(x) 现场修改序列,改变自身内容。(类似洗牌,打乱顺序) np.random..permutation(x) 返回一个随机排列 1、np.random.shuffle(x) #现场修改...
  • 程序的功能很简单,还是之前我们用到的pygame和随机数的知识,整个流程非常的清晰,但是我们需要注意:该游戏如果直接在地图的二维数组上进行随机打乱,是会很大几率出现无解的情况。所以,我是在拼好的基础上采用随机...

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