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, 1, 4, 2...
array=np.arange(10)# 创建一个从 0 到 9 的有序数组 1. 在这个示例中,array变量将会包含[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]。 步骤3: 使用 shuffle 函数打乱数组 使用NumPy 的shuffle函数可以直接对数组进行打乱。这个方法会对传入的数组进行原地操作,不返回新数组。 np.random.shuffle(array)# ...
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]...
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)
⑦ np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) ⑧ np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l') ⑨ np.random.random_integers(low, high=None, size=None) ⑩ np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 11. np.random.shuffle(x) 12. np.random.permutation(...
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。
numpy的random与基本计算 Random 产生随机数 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=...
最简单的方法是使用np.random.seed()函数设置全局随机种子: importnumpyasnp# 设置全局随机种子np.random.seed(42)# 创建一个包含numpyarray.com字符串的一维数组arr=np.array(['numpy','array','com','random','state','example'])np.random.shuffle(arr)print("First shuffle:",arr)# 重新设置相同的种子...
This function only shuffles the array along the first index of a multi-dimensional array(多维矩阵中,只对第一维(行)做打乱顺序操作): python>>> >>> arr = np.arange(9).reshape((3,3)) >>> np.random.shuffle(arr) >>> arr array([[3, 4, 5], ...