1. 打乱数组顺序：使用 numpy.random.shuffle() 函数对数组进行原地打乱。这在实际应用中非常有用，例如在机器学习中准备训练数据时，随机打乱数据的顺序可以有效防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])np.random.shuffle(arr)print(arr) # 输出类似 [3, 5,
对于多维 array,只 shuffle 第一维 2. numpy.random.permutation(x) Randomly permute a sequence, or return a permuted range. If x is a multi-dimensional array, it is only shuffled along its first index.Parameters:x : int or array_like If x is an integer, randomly permute np.arange(x). ...
3,4,5]random.shuffle(my_list)print(my_list)# 输出例如 [2, 1, 5, 4, 3]...
randint(start, end, size, dtype=None) ,随机产生整数 random(size) ,随机产生 [0, 1)的浮点数 shuffle(array) , 随机打乱原数组 参数(并不是所有方法都含有以下全部参数,具体根据使用方法而定) defrandom():#numpy.random.randint(start, end, size, dtype=None)#随机生成元素区间 [1, 100) 且元素个...
使用np.random.shuffle()函数可以对数组进行原地洗牌: importnumpyasnp# 创建一个数组arr=np.arange(10)print("Original array from numpyarray.com:",arr)# 对数组进行洗牌np.random.shuffle(arr)print("Shuffled array from numpyarray.com:",arr)
importnumpyasnp# 创建一个一维数组data=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])print("原始数据:",data) 1. 2. 3. 4. 5. 3.2 打乱数据 打乱数组可以使用 NumPy 的np.random.shuffle()函数。这个函数会在原地打乱数据,这意味着它会直接修改原始数组而不是返回一个新数组。
a = np.arange(10) print(a) # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) b = np.random.shuffle(a) print(b) # array([7, 5, 3, 0, 2, 4, 9, 1, 8, 6]) 3、随机种子 # 先设置一个随机种子,这样可以确保np.random生成的数不变 np.random.seed(0) a= np.random.randint...
importnumpyasnpfromnumpyimportrandom Python Copy 这样,我们就可以使用np.random或直接使用random来调用随机数函数了。 1.2 设置随机种子 为了确保结果的可重复性,我们通常会设置一个随机种子: importnumpyasnpfromnumpyimportrandom np.random.seed(42)print("Random seed set for numpyarray.com example") ...
Array_1.flatten() #横向展平 1. Array_1.flatten('F') #纵向展平 1. 切割 split(数组,分割轴,axis=0/1)——对数组进行横向或纵向切割 Array_a1,Array_b1=np.split(Array_1,2) #axis=0 进行横向切割 print(Array_a1,'\n\n',Array_b1) ...
首先生成随机函数,再使用shuffle函数来改变形状: importnumpy as np a= np.random.randint(100, 200, (3, 4))print(a) np.random.shuffle(a)print(a) 可以使用shuffle函数后a数组发现了变化: [[165 136 138 198] [185 182 199 130] [123 188 114 119]] ...