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,
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。 # 打乱数据np.random.shuff...
6.random.shuffle(seq)将序列seq中的元素随机排序，原地修改seq。importrandommy_list=[1,2,3,4,5]...
Array_1=np.arange(1,17,1).reshape(4,4) #将数据从(16.)变为(4,4) Array_1 1. 2. Array_2=np.arange(1,17,1).reshape(4,2,2)#将数据从(16.)变为(4,2,2) Array_2 1. 2. 展平 flatten()flatten('F')——对数组进行横向或纵向展平 Array_1.flatten() #横向展平 1. Array_1.fl...
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...
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]] ...
np.random.shuffle(c)c 2.permutation(数组)——对轴0改变,但不改变数组 c=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) c np.random.permutation(c) 随机数种子 seed (int)——定义随机数的种子,得到初始固定的随机数 np.random.seed(10) ...
五、使用shuffle进行随机排序 print("\n练习16：使用shuffle对数组元素进行随机排列: \n")array56 = np.arange(10)print("\n原列表：\n\n",array56)np.random.shuffle(array56)print("\n洗牌后：\n\n",array56)六、修改指定的数据 print("\n练习17：复制并修改指定索引号的数据: \n")array57 = np....
12.6 np.random.shuffle 把原来数组的元素的位置打乱 a = np.arange(10)#将数组a的元素的位置都会进行随机更换#shuffle没有返回值,直接打乱原数组位置np.random.shuffle(a)a 13. Axis理解 13.1 Axis 简单来说,最外面的括号代表着axis=0,依次往里的括号对应的a...
Numpy 创建 array 关键字 • array:创建数组 • dtype:指定数据类型 • zeros:创建数据全为0 • ones:创建数据全为1 • empty:创建数据接近0 • arrange:按指定范围创建数据 • linspace:创建线段 创建数组 a = np.array([2,23,4]) # list 1d ...