random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int) np.random.randint(10) # 指定low 1 np.random.randint(2, 100) # 指定low和high 2 np.random.randint(2,100,size=5) # 指定size array([45, 45, 17, 78, 72]) np.random.randint(2,100,5) # 指定size array([13, 61, 9, 77, 25...
'choices','expovariate','gammavariate', 'gauss','getrandbits','getstate','lognormvariate','normalvariate', 'paretovariate','randint','random','randrange','sample','seed', 'setstate','shuffle','triangular','uniform',
shuffle用于将数据打乱; validation_split用于在没有提供验证集的时候,按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集,比如设为0.1,就是去1/10的数据作为验证集。 这里有个陷阱是,程序是先执行validation_split,再执行shuffle的,OMG! 所以会出现这种情况:假如你的训练集是有序的,比方说正样本在前负样本在后,又设置了v...
result1 = np.random.choice(data,size=(2,3))#从data中随机采样,生成2行3列的数组result2 = np.random.choice(data,3)#从data中随机采样3个数据形成一个一维数组result3 = np.random.choice(10,3)#从0-10之间随机取3个值 np.random.shuffle: 把原来数组的元素的位置打乱。示例代码如下: a = np.ara...
np.random.shuffle(x):在原数组上进行,改变自身序列,无返回值。 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) 一维数组 import numpy as np arr = np.arange(10) ...
state=np.random.get_state()np.random.shuffle(train)np.random.set_state(state)np.random.shuffle(label) 这就可以确保打乱后原始图像和标签依然是一一对应的。 下面我们来验证一下 train,label=G state=np.random.get_state()np.random.shuffle(train)np.random.set_state(state)np.random.shuffle(label)for...
np.random.seed(1024) random.shuffle(index) data = data[index] label = label[index] splitpoint = int(round(num * 0.8)) (X_train, X_val) = (data[0:splitpoint], data[splitpoint:]) (Y_train, Y_val) = (label[0:splitpoint], label[splitpoint:]) X_train=X_train/255 X_val=X_...
np.random.shuffle(x):在原数组上进行,改变自身序列,无返回值。 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)、一维数组 importnumpy as np arr= np.arange(10)print(arr) np.random.shuffle(arr)print(arr) ...
它正在被 Shuffle ，但每一行都是一样的，它看起来没有变化。注意，数组只在第一维中进行混洗;即，...
(labels_test, type_emb) y_w2v_train_s = y_w2v_train_n y_w2v_pt_s = y_w2v_pt_n np.random.shuffle(y_w2v_train_s) np.random.shuffle(y_w2v_pt_s) print("sim", y_w2v_train_s[0,0:10] == y_w2v_train_n[0, 0:10]) print(y_w2v_train_s[0, 0:10]) print(y_w2...