从代码可以看出,np.random.shuffle(x)改变自身数组,np.random.permutation(x)不改变自身数组。
与np.random.shuffle(x)函数功能相同,两者区别: ① peumutation(x)不改变x的顺序。 ② 如果传入一个整数,会返回一个洗牌后的arange。
numpy.random.shuffle(x): 对X进行重排序,如果X为多维数组,只沿第一条轴洗牌,输出为None。 10.numpy.random.permutation()函数用法 numpy.random.permutation(x): 与numpy.random.shuffle(x)函数功能相同,两者区别:peumutation(x)不会修改X的顺序。 参考博客:https://blog.csdn.net/kancy110/article/details/69...
我知道np.random.permutation和np.random.shuffle的区别。但是,当我将np.random.permutation用于pd.Series时,它会意外地导致系列的位置更改,同时也会导致数据在位置上的更改。**的设计问题。它将输出一个杂乱的数组。但是当您检查t时,它也会发生变化。np.random.pe 浏览1提问于2018-10-17得票数 1 回答已采纳 3...
9 shuffle(x)对 X 重排序,输出 None。 np.random.seed(42) 如果X 为多维数组,只沿 0 轴排序 10 permutation() #与 shuffle(x) 函数功能相同,区别再与 peumutation(x) 返回排序后的数组,但不会修改 X 的顺序。 np.random.seed(42) 。。。
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shuffle(x):对X进行重排序,如果X为多维数组,只沿第一条轴洗牌,输出为None。 10.numpy.random.permutation()函数用法 代码语言:javascript 复制 numpy.random.permutation(x):与numpy.random.shuffle(x)函数功能相同,两者区别:peumutation(x)不会修改X的顺序。 参考博客:https://blog.csdn.net/kancy110/article/...
9.numpy.random.shuffle()函数⽤法 numpy.random.shuffle(x)：对X进⾏重排序，如果X为多维数组，只沿第⼀条轴洗牌，输出为None。10.numpy.random.permutation()函数⽤法 numpy.random.permutation(x)：与numpy.random.shuffle(x)函数功能相同，两者区别：peumutation(x)不会修改X的顺序。
permutation与shuffle比较,在达到 10^9级别以前,两者速度几乎没有差别,但是在 达到 10^9 以后两者速度差距明显拉大,shuffle 的用时明显短于 permutation。 所以在 array 很大的时候还是使用 shuffle 速度更快些,但要注意其不返回打乱后的 array,是 inplace 修改 np.random.seed(0) n1 = np.random.permutation(...
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