利用random模块下的shuffle函数就能够实现. 关于官网对于shuffle,我感觉说法上有一定的误解. 上面是官网的解释,他说会返回打乱的list,事实上什么也没有返回. 能够看到返回的是None,实际上不是返回,而是在原先的list上进行改动.…

python 实现有序字典 Python默认的字典,是不按顺序存储.输出我们添加在字典中的内容的,即是无序的字典.python 使用OrderedDict函数实现有序的字典. 示例: d = dict([("a",1),("b",2),("c",3),("d",5),("e",6)]) print (d) # {'e': 6, 'c': 3, 'd': 5, 'a': 1, 'b': 2} print (d…

# 要求打乱一个有序列表 # 待处理列表 L1 = [11,22,33,44,55,66,77,] 方法: # 引入random模块,该模块的shuffle方法见下图 import random L1 = [11,22,33,44,55,66,77,] print(L1) print('-------------------') random.shuffle(L1) print(L1) random模块下shuffle方法的介绍…

有序字典 在Python中,字典类型里面的元素默认是无序的,但是我们也可以通过collections模块创建有序字典 # -*- coding:utf-8 -*- # python有序字典需导入模块collections import collections # 通过OrderedDict类创建的字典是有序的 dic = collections.OrderedDict() dic['k1'] = 'v1' dic['k2'] = 'v2' dic['k3'] = 'v3' print(dic)…

python 有序字典OrderedDict # -*- coding:utf-8 -*- """ python有序字典 需导入模块collections """ import collections # 通过OrderedDict类创建的字典是有序的 dic = collections.OrderedDict() dic['k1'] = 'v1' dic['k2'] = 'v2' dic['k3'] = 'v3' print dic "…

自定义创建有序字典类 dict的__getitem__方法 有些不同,想使用自定义__getitem__方法显示查询key的下标:需要研究 #/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- # Author: ZSHAOX class mydict(dict): li = [] #定义列表用于有序的排列key值 def __setitem__(self, key, value): #自定义__setitem__方法,扩展父类方法 self.li.appen…

对于一个能够保存键值插入顺序的字典,是如何实现的? 主要有两点: 一个双向链表,用来记录字典的键值的插入顺序 一个键和链表节点的映射,主要用来删除键的时候,找到键对应的节点 python代码实现 class Link: __slots__ = 'prev', 'next', 'key' class OrderDict: def __init__(self): self.root = Link() self.map = {} self._node_map = {} self.root.next =…

今天发现一个用 numpy 随机化数组的技巧. 需求 我有两个数组( ndarray ):train_datasets 和 train_labels.其中,train_datasets 的每一行和 train_labels 是一一对应的.现在我要将数组打乱并用于训练,打乱后要求两者的行与行之间必须保持原来的对应关系. 实现 一般的实现思路,应该是先将 train_datasets(或 train_labels )打乱,并记录被打乱的行号,再通过行号调整 train_labels (或 train…

一.shuffle函数: import numpy.random def shuffleData(data): np.random.shufflr(data) cols=data.shape[1] X=data[:,0:cols-1] Y=data[:,cols-1:] return X,Y 二.np.random.permutation()函数 这个函数的使用来随机排列一个数组的, 一维数组: 对多维数组来说,是多维随机打乱而不是1维,例如: 如果要利用次函数对输入数据X.Y进行随机排序,且要…

可用于网络训练打乱训练数据个标签,不改变对应关系 方法一: np.random.shuffle (无返回值,直接打乱原列表) state = np.random.get_state() np.random.shuffle(train) np.random.set_state(state) np.random.shuffle(label) 方法二: 返回一个打乱的序列,可将其用于以同一顺序打乱不同列表 shuffle_ix = np.random.permutation(np.arange(len…