np.random.permutation
时间: 2023-10-17 13:27:39 浏览: 109
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%"]
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