除了np.random.shuffle(),如果你需要保持原数组不变,可以使用np.random.permutation()。这个函数会返回一个打乱顺序的新数组,而不修改原始数组。 示例代码 以下是使用np.random.permutation()的示例代码: importnumpyasnp# 创建一个 NumPy 数组array=np.array([1,2,3,4,5])prin
在Python中混洗多维NumPy数组的方法是使用NumPy库中的shuffle函数。shuffle函数可以随机打乱数组中的元素顺序。 下面是一个示例代码,展示了如何在Python中混洗多维NumPy数组: 代码语言:txt 复制 import numpy as np # 创建一个二维NumPy数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) #...
importrandom# 定义一个数组array=[1,2,3,4,5]# 使用shuffle函数乱序数组random.shuffle(array)print(array) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 代码运行结果如下: [5, 3, 1, 4, 2] 1. 可以看到,数组的顺序已经被随机打乱了。 方法二:使用numpy库的random模块 numpy是Python中常用的科学计算库,其中的r...
3,4,5]random.shuffle(my_list)print(my_list)# 输出例如 [2, 1, 5, 4, 3]...
1、random.shuffle的语法 random.shuffle(x,随机) shuffle方法有两个参数。两个随机数中的一个是可选参数。无序播放法,用于将序列无序播放到位。也就是说,它改变了列表中项目的位置。我们称之为随机化列表中的元素。 2、Python使用random.shuffle对列表进行洗牌 import random...
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) ...
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)
numpy 的random子库 rand(d0, d1, …,dn) : 各元素是[0, 1)的浮点数,服从均匀分布 randn(d0, d1, …,dn):标准正态分布 randint(low, high,( shape)): 依shape创建随机整数或整数数组,范围是[ low, high) seed(s) : 随机数种子 shuffle(a) : 根据数组a的第一轴进行随机排列,改变数组a permuta...
numpy.array([…data…], dtype=float64 ) array.astype(numpy.float64) 更换矩阵的数据形式 array.astype(float) 更换矩阵的数据形式 array * array 矩阵点乘 array[a:b] 切片 array.copy() 得到ndarray的副本,而不是视图 array [a] [b]=array [ a, b ] 两者等价 ...
shuffle随机打乱顺序; seed设置随机数种子等。 下面我们列举几个简单示例。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp nd5=np.random.random([3,3])print(nd5)print(type(nd5)) 打印结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...