idx = np.random.permutation(len(temp_data)) data = [] for i in range(len(temp_data)): data.append(temp_data[idx[i]])

这段代码用于对temp_data列表中的数据进行随机打乱，并将打乱后的数据存储在data列表中。

首先，使用np.random.permutation(len(temp_data))函数生成一个长度为temp_data的随机排列数组idx。这个数组包含了0到len(temp_data)-1的随机排列。

然后，创建一个空的data列表。

接下来，通过循环遍历temp_data列表的索引，将temp_data[idx[i]]中的元素依次添加到data列表中。这样就实现了对temp_data列表中的数据进行随机打乱，并将打乱后的数据存储在data列表中。

最终，data列表中的数据就是经过随机打乱后的temp_data列表中的数据，可以在后续的代码中使用。

相关问题

# Shuffle training data idx = np.random.permutation(len(X_train)) X_train, y_train = X_train[idx], y_train[idx]完善该代码

这段代码是用于随机打乱训练数据的顺序，其中X_train和y_train是训练数据集和标签集。你可以在代码中添加注释以帮助理解，如下所示：

# 导入numpy库
import numpy as np

# 获取训练数据集和标签集的长度
len_X_train = len(X_train)
len_y_train = len(y_train)

# 生成一个0到len_X_train-1的随机排列索引
idx = np.random.permutation(len_X_train)

# 根据生成的随机排列索引打乱X_train和y_train的顺序
X_train = X_train[idx]
y_train = y_train[idx]

gan_args = batch_size, learning_rate, noise_dim, 24, 2, (0, 1), dim def preprocess(data, seq_len): ori_data = data[::-1] scaler = MinMaxScaler().fit(ori_data) ori_data = scaler.transform(ori_data) temp_data = [] for i in range(0, len(ori_data) - seq_len): _x = ori_data[i:i + seq_len] temp_data.append(_x) idx = np.random.permutation(len(temp_data)) data = [] for i in range(len(temp_data)): data.append(temp_data[idx[i]]) return data

这段代码是一个用于数据预处理的函数。它接受两个参数：data和seq_len。data是原始数据，seq_len是序列的长度。

首先，代码将原始数据进行了反转（[::-1]），然后使用MinMaxScaler对数据进行归一化处理。归一化后的数据存储在ori_data中。

接下来，代码创建了一个空列表temp_data，并通过循环将长度为seq_len的子序列添加到temp_data中。

然后，通过随机重排列的方式对temp_data进行打乱。这里使用了np.random.permutation函数生成一个打乱顺序的索引数组idx。

最后，通过遍历idx，将打乱后的数据按照新的顺序添加到data列表中。

最终，函数返回data，即经过预处理后的数据。