list(np.random.permutation(m))

这段代码使用了 numpy 库的 permutation 函数，它可以生成一个随机的排列数组，数组中的元素是 0 到 m-1 的整数，其中 m 是输入的参数。这个函数的返回值是一个 numpy 数组，它可以用来打乱原来的数组或者作为索引数组使用。在这个代码中，它被用来生成一个随机的索引数组，用于对一个长度为 m 的列表进行随机化。

相关问题

np.random.permutation

引用中提到了np.random.permutation函数，它用于对给定的数组进行重新排列。这个函数可以直接生成一个随机排列的数组，也可以对一维或多维数组进行随机排序。在一维数组中，np.random.permutation函数会返回一个随机排序后的新数组。在多维数组中，该函数只会对第一维进行随机排序，即对行进行随机排序。

与np.random.shuffle函数相比，np.random.permutation不会改变自身数组，而是返回一个新的随机排列后的数组。所以它们的区别在于是否改变原数组。

以下是一个使用np.random.permutation函数的示例：

import numpy as np

# 对一维数组进行随机排序
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
a = np.random.permutation(data)
print(a)

# 对多维数组进行随机排序
arr = np.arange(9).reshape((3, 3))
arr2 = np.random.permutation(arr)
print(arr2)

在上述示例中，我们分别对一维数组data和二维数组arr进行了随机排序，并打印出结果。可以看到，生成的新数组是经过随机排序的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [np.random.permutation函数](https://blog.csdn.net/qq_45288176/article/details/125117426)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【Numpy】中np.random.shuffle()与np.random.permutation()的用法和区别](https://blog.csdn.net/lemonxiaoxiao/article/details/109239996)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

np.random.permutation(60000)

np.random.permutation(60000)是一个使用numpy.random.permutation函数生成一个随机排列的长度为60000的数组。通过使用np.random.permutation函数，可以实现对给定的序列进行随机排列。这里的60000表示数组的长度。每次调用np.random.permutation函数，都会生成一个新的随机排列的数组。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python编程之黑板上排列组合，你舍得解开吗](https://download.csdn.net/download/weixin_38590541/14864280)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [np.random.permutation函数](https://blog.csdn.net/qq_45288176/article/details/125117426)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]