Python中的常見數據集打亂方法
更新時間：2023年02月02日 17:00:47 作者：starky0729
這篇文章主要介紹了Python中的常見數據集打亂方法，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
python常見的數據集打亂方法
第一種方法
通過index
x_train, y_train=train_load() index = [i for i in range(len(x_train))] np.random.shuffle(index) x_train= x_train[index] y_train = y_train[index]
第二種方法
zip()+shuffle()方法
x_train, y_train=train_load() result = list(zip(x_train, y_train)) ?# 打亂的索引序列 np.random.shuffle(result) x_train,y_train = zip(*result)
第三種方法
seed()+shuffle
x_batch, y_batch = train_load() #加載我所有的數據,這里想x_batch,Y_batch是list的格式,要注意 seed=100 random.seed(seed) random.shuffle(x_batch) random.seed(seed)#一定得重復在寫一遍,和上面的seed要相同,不然y_batch和x_batch打亂順序會不一樣 random.shuffle(y_batch)
PS：numpy中函數shuffle與permutation都是對原來的數組隨機打亂原來的順序，shuffle中文含義為洗牌，permutation中文含義為排列，區(qū)別在于shuffle直接在原來的數組上進行操作，改變原來數組的順序，無返回值。
而permutation不直接在原來的數組上進行操作，而是返回一個新的打亂順序的數組，并不改變原來的數組。
python手動打亂數據集
x_train, y_train = np.array(x_train),np.array(y_train) index = [i for i in range(len(y_train))] np.random.shuffle(index) x_train = x_train[index] y_train = y_train[index]
總結
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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