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  • np.random.shuffle函数
    2020-04-17 17:20:55

    代码:

    np.random.shuffle(x_data)

    x_data是一个张量,该函数用于将x——data自身打乱,注意是在原数组上进行的,不是返回一个新数组,而原张量不变。

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    参考: https://www.cnblogs.com/keye/p/10794322.html

    • 对给定的数组进行重新排列的方式主要有两种:
    1. np.random.shuffle(x) :在原数组上进行,改变自身序列,无返回值
    2. np.random…permutation(x) :不在原数组上进行,返回新的数组,不改变自身数组

    1. np.random.shuffle(x)

    1. 对一维数组重新排序:

    import numpy as np
    
    arr = np.arange(10)
    print(arr)
    
    np.random.shuffle(arr)
    print(arr)
    

    在这里插入图片描述

    2. 对多维数组重新排序:

    arr = np.arange(12).reshape(3,4)
    print(arr)
    
    np.random.shuffle(arr)
    print(arr)
    
    np.random.shuffle(arr)
    print(arr)
    

    在这里插入图片描述
    通过上述例子可以看出,对于一个多维的输入,只是在第一维上进行了随机排序。例如对这个3×4的矩阵来说,只是对行进行随机排序。

    2. np.random.permutation(x)

    1. 可直接生成一个随机排列的数组:

    np.random.permutation(10)
    

    在这里插入图片描述

    2. 对一维数组随机排序:

    >>> import numpy as np
    >>> a=np.random.permutation([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9])
    >>> print(a)
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    3. 对多维数组随机排序:

    arr = np.arange(9).reshape((3, 3))
    print(arr)
    
    arr2 = np.random.permutation(arr)
    print(arr)
    print(arr2)
    

    在这里插入图片描述
    通过上述例子可以看出,对于一个多维的输入,只是在第一维上进行了随机排序。例如对这个3×3的矩阵来说,只是对行进行随机排序。

    3. np.random.shuffle(x) 与 np.random.permutation(x) 的区别:

    • 从代码可以看出,两个函数的功能类似。np.random.shuffle(x)改变自身数组,np.random.permutation(x)不改变自身数组。
    展开全文
  • Permutation:(一组事物可能的一种) 序列,排列,排列中的任一组数字或文字; 这个函数的使用来随机排列一个数组的,第一个例子如图1所示: ...permutation = list(np.random.permutation(m)) #m为样本数 s

    Permutation:(一组事物可能的一种) 序列,排列,排列中的任一组数字或文字;
    这个函数的使用来随机排列一个数组的,第一个例子如图1所示:
    在这里插入图片描述
    对多维数组来说,是多维随机打乱而不是1维,例如:
    第一次运行结果(代码在左侧),如图2所示:
    在这里插入图片描述
    第二次运行结果(代码在左侧),如图3所示:
    在这里插入图片描述
    如果要利用次函数对输入数据X、Y进行随机排序,且要求随机排序后的X Y中的值保持原来的对应关系,可以这样处理:
    permutation = list(np.random.permutation(m)) #m为样本数
    shuffled_X = X[permutation]
    shuffled_Y = Y[permutation].reshape((1,m))
    图4中的代码是针对一维数组来说的,(图片中右侧为运行结果):
    在这里插入图片描述
    图5中的代码是针对二维数组来说的,(图片中右侧为运行结果):
    在这里插入图片描述
    代码示例:

    # permutation()函数使用示例
    def testPermutation():
        print("==================打乱数组元素的顺序==================")
        x = np.arange(10).reshape(5, 2)
        print("原数组:")
        print(x)
        x_permutation = np.random.permutation(x)
        print("打乱后的数组:")
        print(x_permutation)
    
        print("\n==================对应打乱2个数组元素的顺序==================")
        print("原数组:")
        x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
        y = np.array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0])
        print(x)
        print(y)
    
        m = 10 # 元素个数
        permutation_array = np.random.permutation(m) # <class 'numpy.ndarray'> [0 7 3 2 1 8 4 6 5 9]
        permutation = list(permutation_array) # [0, 7, 3, 2, 1, 8, 4, 6, 5, 9]
    
        shuffled_X = x[permutation]
        shuffled_Y = y[permutation]
        print("打乱后的数组:")
        print(shuffled_X) # [0 7 3 2 1 8 4 6 5 9]
        print(shuffled_Y) # [1 0 0 1 0 1 1 1 0 0]
    
    

    运行结果:

    **加粗样式**==================打乱数组元素的顺序==================
    原数组:
    [[0 1]
     [2 3]
     [4 5]
     [6 7]
     [8 9]]
    打乱后的数组:
    [[8 9]
     [2 3]
     [4 5]
     [6 7]
     [0 1]]
    
    ==================对应打乱2个数组元素的顺序==================
    原数组:
    [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
    [1 0 1 0 1 0 1 0 1 0]
    打乱后的数组:
    [5 7 4 9 8 0 3 1 2 6]
    [0 0 1 0 1 1 0 0 1 1]
    
    
    

    shuffle()函数使用示例:
    shuffle() 方法将序列的所有元素随机排序

    # shuffle函数使用示例:
    def testShuffle():
        list = [20, 16, 10, 5]
        np.random.seed(12)
        np.random.shuffle(list)
        print("随机排序列表 : ", list)
        np.random.seed(12)
        np.random.shuffle(list)
        print("随机排序列表 : ", list)
    
    
    **运行结果:**
    
    
    随机排序列表 :  [20, 16, 10, 5]
    随机排序列表 :  [20, 16, 10, 5]
    
    展开全文
  • numpy的np.random.shuffle

    万次阅读 多人点赞 2020-02-26 12:35:28
    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

    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
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  • 【numpy】np.random.shuffle()

    千次阅读 2020-08-26 14:49:08
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  • randomnp.random、torch.random总结

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    https://blog.csdn.net/lyy14011305/article/details/76207327
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空空如也

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np.random.shuffle函数