您可以使用 numpy.random.shuffle()。 此函数仅沿多维数组的第一个轴打乱数组。子数组的顺序改变了,但它们的内容保持不变。 In [2]: import numpy as np In [3]: In [3]: X = np.random.random((6, 2)) In [4]: X Out[4]: array([[0.71935047, 0.25796155], [0.4621708 , 0.55140423], [0.2...
请注意,numpy.random.shuffle()函数会直接修改原始数组,不会返回一个新的打乱后的数组。如果要保留原始数组的副本,可以使用numpy.random.permutation()函数: import numpy as np # 创建一个数组 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) # 打乱数组并返回一个新的打乱后的数组 shuffled_...
numpy.unique()另外附带了三个有用的附加操作,灵活运用可有奇效: return_index用于返回原数组中元素的索引 (index) return_inverse用于返回原数组元素在列表 L 中的索引 (index) return_counts用于返回原数组中各个不重复元素的出现次数 # 计算数组中各个元素的出现次数,并以字典形式返回,和 python 自带的 collectio...
numpy打乱数组 import numpy as np list = [1, 2, 3, 4, 5] # 将 list 转为 numpy 数组 raw = np.array(list) print(raw) # 打乱numpy数组 index = np.random.permutation(raw
python 利用numpy同时打乱列表的顺序,同时打乱数据和标签的顺序,可用于网络训练打乱训练数据个标签,不改变对应关系方法一:np.random.shuffle(无返回值,直接打乱原列表)state=np.random.get_state()np.random.shuffle(train)np.random.set_state(state)np.ra
>>> import numpy as np >>> x = np.random.randint(1, 100, 10
下列关于tf.random.shuffle()函数,说法错误的是___。 A、该函数的作用是随机打乱数据 B、当参数为张量时,会随机打乱张量的第一维 C、该函数的参数可以是Python列表或Numpy数组 D、通过设置维度,可以随机打乱张量的指定维度
您可以使用 numpy.random.shuffle()。 此函数仅沿多维数组的第一个轴打乱数组。子数组的顺序改变了,但它们的内容保持不变。 In [2]: import numpy as np In [3]: In [3]: X = np.random.random((6, 2)) In [4]: X Out[4]: array([[0.71935047, 0.25796155], [0.4621708 , 0.55140423], [0.2...