参考API:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.random.html 1. numpy.random.shuffle()   API中关于该函数是这样描述的: Modify a sequence in-place by shuffling its contents. This function only shuffles the array along the first axis of a multi-dimensional…

1. random.shuffle(dataset) 对数据进行清洗操作 参数说明:dataset表示输入的数据 2.random.sample(dataset, 2) 从dataset数据集中选取2个数据 参数说明:dataset是数据, 2表示两个图片 3. random.choice(dataset) 从数据中随机抽取一个数据 参数说明: dataset 表示从数据中抽取一个数据 4. pickle.dump((v1,v2), f_path,pickle.HIGHEST_PROTOCOL)…

huffle与permutation的区别 函数shuffle与permutation都是对原来的数组进行重新洗牌(即随机打乱原来的元素顺序):区别在于shuffle直接在原来的数组上进行操作,改变原来数组的顺序,无返回值.而permutation不直接在原来的数组上进行操作,而是返回一个新的打乱顺序的数组,并不改变原来的数组. 示例: a = np.arange(12) print a np.random.shuffle(a) print a print a = np.arange(12) p…

numpy.random.shuffle(x) Modify a sequence in-place by shuffling its contents. Parameters: x : array_like The array or list to be shuffled. Returns: None Examples >>> >>> arr = np.arange(10) >>> np.random.shuffle(arr) >>>…

1. numpy.random.shuffle(x) Modify a sequence in-place by shuffling its contents. This function only shuffles the array along the first axis of a multi-dimensional array. The order of sub-arrays is changed but their contents remains the same. Paramete…

来自:https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/79012233 将数组打乱随机排列 两种方法: np.random.shuffle(x):在原数组上进行,改变自身序列,无返回值. np.random.permutation(x):不在原数组上进行,返回新的数组,不改变自身数组. 1. np.random.shuffle(x) (1).一维数组 import numpy as np arr = np.arange(10) print(…

numpy中有一些常用的用来产生随机数的函数,randn()和rand()就属于这其中. numpy.random.randn(d0, d1, …, dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值. numpy.random.rand(d0, d1, …, dn)的随机样本位于[0, 1)之间. [code] import numpy as np arr1 = np.random.randn(2,4) print(arr1) print('*****************************…

numpy是Python中经常要使用的一个库,而其中的random模块经常用来生成一些数组,本文接下来将介绍numpy中random模块的一些使用方法. 首先查看numpy的版本: import numpy numpy.__version__ '1.18.2' numpy获得随机数有两种方式: 结合BitGenerator生成伪随机数 结合Generate从一些统计分布中采样生成伪随机数 BitGenerator:生成随机数的对象.包含32或64位序列的无符号整数 Generator:将从Bit…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def fix_seed(seed=1): #重复观看一样东西 # reproducible np.random.seed(seed) # make up data建立数据 fix_seed(1) x_data = np.linspace(-7, 10, 2500)[:, np.newaxis] #水平轴-7~10 np.random.shuffle(x_data) noise = np.ran…

import numpy as np from numpy.random import shuffle import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[11,12,13]],columns=list("ABC")) shuffle(df.values) print(df) # ==================================================================…