numpy的shuffle函数可以用于对一维和多维数组进行随机化。 array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) np.random.shuffle(array) print(array) 对于多维数组,shuffle函数只会对第一维进行洗牌: multi_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) np.r
array_flat = array_2d.flatten() np.random.shuffle(array_flat) 重新调整形状 array_shuffled = array_flat.reshape(array_2d.shape) print(array_shuffled) 在这个示例中,我们首先将二维数组array_2d展平成一维数组,然后使用numpy.random.shuffle()函数对其进行打乱操作。最后,通过reshape方法将打乱后的数组重新调...
importrandomdefshuffle(arr):# 复制原始数组,避免修改原数组shuffled_array=arr[:]# 获取数组的长度n=len(shuffled_array)# 对数组进行洗牌foriinrange(n):# 随机选择一个索引j=random.randint(0,n-1)# 交换当前元素与随机选中的元素shuffled_array[i],shuffled_array[j]=shuffled_array[j],shuffled_array[i...
以下是自定义实现的示例代码: importrandomdeffisher_yates_shuffle(array):""" 使用Fisher-Yates 算法打乱列表 """foriinrange(len(array)-1,0,-1):j=random.randint(0,i)# 选择随机索引array[i],array[j]=array[j],array[i]# 交换元素# 测试自定义的打乱函数test_list=['A','B','C','D','E...
直接调用python的random.shuffle就行了。C++也有std::random_shuffle()函数。注意都是原地打乱。Python代码如下:import random class Solution(object): def __init__(self, nums): """ :type nums: List[int] """ self.nums = nums def reset(self): """ Resets the array to its original configuration...
解析Leetcode的"Shuffle the Array"一行流答案 海涛数据揭秘 擅长从数据中挖掘出秘密。 来自专栏 · MATLAB Python 6 人赞同了该文章 题目: 地址: 题目是非常简单的, 唯一让我有做这题的兴趣的是: 能否一行完成? 我自己试图写了一下: return list(zip(nums[:n], nums[n:])) 运行结果不符合预期的格式: ...
6、在Python中改组多维数组 假设您有一个多维数组,并且想要对其进行无序排列。在这个例子中,我使用numpy模块创建一个二维数组。另外,使用numpy.random.shuffle()方法,我们可以对多维数组进行无序处理。 现在,让我们看看如何在Python中无序排列多维数组。 import numpy print("Before Shufflling 2-dimensional array in...
第一:Python这门编程语言 第二:第三方库 第三:此函数 首先我们来介绍一下这个第三方库,random库是使用随机数的Python标准库,利用这个库可以随机的生成指定范围的随机数。下面我们简单的介绍一下他的用法。我们通过一张图来了解一下它。 简单了解random库的使用方法后,我们再来...
第一:Python这门编程语言 第二:第三方库 第三:此函数 首先我们来介绍一下这个第三方库,random库是使用随机数的Python标准库,利用这个库可以随机的生成指定范围的随机数。下面我们简单的介绍一下他的用法。我们通过一张图来了解一下它。 简单了解random库的使用方法后,我们再来了解一下shuffle函数。我们将学习如何使...
来自专栏 · Python 3 人赞同了该文章 在学习迁移学习时,碰到了numpy.random的get_state()、shuffle()和set_state()方法,想弄明白这三个方法是怎么回事,于是就有了这篇文章 先上代码和运行结果 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4]) b = np.array([2, 4, 6, 8]) current_state =...