语法:numpy.random.shuffle(x) 返回:返回重新洗牌的numpy数组。 例子#1 : 在这个例子中,我们可以看到,通过使用numpy.random.shuffle()方法,我们能够对numpy数组中的数值进行重新洗牌,或者改变数组中数值的位置。 # import numpyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt gfg=np.arange(10)# Using shuffle() method...
np.random.randint(10,20,(2,4)) # 产生随机数组2,与随机数组1不相同 # array([[17, 16, 19, 12], # [14, 15, 12, 14]]) # 当我再次指定seed = 1,并再次执行相同的随机语句 np.random.seed(1) np.random.randint(10,20,(2,4)) # 产生随机数组与第一次一样,因为随机种子被固定了 # a...
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)# 打乱数组np.random.shuffle(data)print("打乱后的数据:",data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 3.4 注意事项 np.random.shuffle()是一种就地操作,这意味着它不会返回一个新数组,而是修...
p = ["Python", "is", "powerful", "simple", "and so on..."] random.shuffle(p) print p #--- 结果(不同机器上的结果可能不一样。) #['powerful', 'simple', 'is', 'Python', 'and so on...'] random.sample random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获...
使用示例:Python Numpy 随机数生成常用方法 2)洗牌和排列 numpy.random.shuffle(x):对数组 x 进行原地洗牌(改变数组本身的顺序),于将序列 x 中的元素随机打乱。x:指定要打乱的序列。 numpy.random.permutation(x):返回数组 x 的一个随机排列或返回一个随机排列的范围。x:指定要排列的序列。
numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None):从给定的一维数组或整数范围中随机抽样。 参数说明: 使用示例:Python Numpy 随机数生成常用方法 2)洗牌和排列 numpy.random.shuffle(x):对数组 x 进行原地洗牌(改变数组本身的顺序),于将序列 x 中的元素随机打乱。x:指定要打乱的序列。
1、在使用这个函数时我们一定要记得引入相应的库,在这个函数中我们常用的库有random库和numpy库,我们引入库之后再执行相应的代码。 2、在shuffle函数中是不能够接受字符串这种数据类型的,我们需要将字符串转换成其他数据类型。如果直接输入字符串则会报错。
numpy在python基础数据类型之上引入了一个数据结构数组(ndarray), ndarray和R语言中的数组功能类似,但m是python中的数组元素类型可以不同,R中的数组元素类型要求相同。 1.数组定义 import numpy as np#导入numpy库 np.array(object,dtype=none,ndmin=0)
import random # 生成一个[0, 1)之间的随机浮点数 print(random.random())# 生成一个指定范围内的整数 print(random.randint(1, 10))# 从列表中随机选择一个元素 print(random.choice([1, 2, 3, 4, 5]))# 打乱列表的顺序 nums = [1, 2, 3, 4, 5]random.shuffle(nums)print(nums)2.2 numpy ...