if shuffle: random_num = [index for index in range(len(dataX))] np.random.shuffle(random_num) dataX = dataX[random_num] datay = datay[random_num]

这段代码实现了对数据进行随机打乱的操作，前提是shuffle参数为True。

首先，通过创建一个包含0到(len(dataX)-1)的索引列表random_num，用于表示数据的随机顺序。然后，使用np.random.shuffle函数对random_num进行随机打乱，以改变数据的顺序。

接着，将dataX和datay按照random_num的顺序重新排列，以实现数据的随机打乱。这样做可以确保在每个epoch开始时，训练数据都会以随机的顺序进行训练，增加模型的泛化能力和减少过拟合的风险。

需要注意的是，这段代码假设dataX和datay是NumPy数组或矩阵类型，并且它们具有相同的长度和对应关系。确保在使用这段代码之前，你已经正确加载和处理了数据，并且了解数据的结构和类型。