Nếu bạn muốn có một giải pháp chỉ dành cho Numpy, bạn chỉ có thể làm lại mảng thứ hai vào đầu thứ nhất, giả sử bạn có cùng một số hình ảnh trong cả hai:
In [67]: train = np.arange[20].reshape[4,5].T
In [68]: target = np.hstack[[np.arange[5].reshape[5,1], np.arange[100, 105].reshape[5,1]]]
In [69]: train
Out[69]:
array[[[ 0, 5, 10, 15],
[ 1, 6, 11, 16],
[ 2, 7, 12, 17],
[ 3, 8, 13, 18],
[ 4, 9, 14, 19]]]
In [70]: target
Out[70]:
array[[[ 0, 100],
[ 1, 101],
[ 2, 102],
[ 3, 103],
[ 4, 104]]]
In [71]: np.random.shuffle[train]
In [72]: target[train[:,0]]
Out[72]:
array[[[ 2, 102],
[ 3, 103],
[ 1, 101],
[ 4, 104],
[ 0, 100]]]
In [73]: train
Out[73]:
array[[[ 2, 7, 12, 17],
[ 3, 8, 13, 18],
[ 1, 6, 11, 16],
[ 4, 9, 14, 19],
[ 0, 5, 10, 15]]]
Phương pháp ngẫu nhiên
Thí dụ
Shuffle một danh sách [tổ chức lại thứ tự của các mục danh sách]:
Nhập ngẫu nhiên
mylist = ["Apple", "chuối", "anh đào"] ngẫu nhiên.shuffle [mylist]
random.shuffle[mylist]
print[mylist]
Hãy tự mình thử »
Định nghĩa và cách sử dụng
Phương thức shuffle[]
có một chuỗi, như một danh sách và tổ chức lại thứ tự của các mục.
Lưu ý: Phương pháp này thay đổi danh sách ban đầu, nó không trả về một danh sách mới. This method changes the original list, it does not return a new list.
Cú pháp
ngẫu nhiên.shuffle [trình tự, chức năng]
Giá trị tham số
sự phối hợp | Yêu cầu. Một chu kỳ. |
hàm số | Không bắt buộc. Tên của một hàm trả về một số từ 0,0 đến 1.0. Nếu không được chỉ định, hàm
random[] sẽ được sử dụngIf not specified, the function
random[] will be used
|
Nhiều ví dụ hơn
Thí dụ
Shuffle một danh sách [tổ chức lại thứ tự của các mục danh sách]:
Nhập ngẫu nhiên
Nhập ngẫu nhiên
mylist = ["Apple", "chuối", "anh đào"] ngẫu nhiên.shuffle [mylist]
return 0.1
Hãy tự mình thử »
random.shuffle[mylist, myfunction]
print[mylist]
Hãy tự mình thử »
Phương pháp ngẫu nhiên
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Xem thảo luận
Cải thiện bài viết
Lưu bài viết
Hãy cho chúng tôi xem làm thế nào để xáo trộn các hàng của DataFrame. Chúng tôi sẽ sử dụng phương pháp sample[]
của mô -đun Pandas để xáo trộn các hàng dữ liệu xáo trộn ngẫu nhiên trong gấu trúc.
Thuật toán:
- Nhập
pandas
andnumpy
Modules. - Tạo một DataFrame.
- Xáo trộn các hàng của dataFrame bằng phương thức
sample[]
với tham sốfrac
là 1, nó xác định phần nào của tổng số trường hợp cần được trả về. - In bản gốc và các khung dữ liệu xáo trộn.
import
pandas as pd
import
shuffle[]
1
shuffle[]
2shuffle[]
3 shuffle[]
4shuffle[]
5shuffle[]
6shuffle[]
7shuffle[]
8shuffle[]
9shuffle[]
8
random[]
1
random[]
2
random[]
3
random[]
4shuffle[]
8
random[]
6shuffle[]
8
random[]
8
random[]
2
random[]
3sample[]
1shuffle[]
8sample[]
3shuffle[]
8sample[]
5shuffle[]
8sample[]
7sample[]
8
sample[]
9pandas
0shuffle[]
6pandas
2shuffle[]
8pandas
4shuffle[]
8pandas
6shuffle[]
8pandas
8shuffle[]
8numpy
0
random[]
2
numpy
2numpy
3shuffle[]
8numpy
5shuffle[]
8numpy
7shuffle[]
8numpy
9shuffle[]
8sample[]
1sample[]
2
sample[]
3shuffle[]
3 sample[]
5
sample[]
6sample[]
7sample[]
8sample[]
9
sample[]
6frac
1
sample[]
3shuffle[]
3 frac
4shuffle[]
3 frac
6sample[]
9
sample[]
6sample[]
7import
0sample[]
9
sample[]
6frac
1
Đầu ra: