np.random.shuffle(indices)

`np.random.shuffle(indices)`是一个NumPy的函数，用于对指定的序列、数组或者列表进行随机打乱顺序。其中，`indices`参数指定了需要打乱的序列，可以是一个数组、列表或者其他序列类型。打乱顺序后，函数会返回一个新的打乱后的序列。

例如，假设存在一个长度为10的数组`arr`，我们可以使用`np.random.shuffle`函数将其打乱顺序，代码如下：

import numpy as np

arr = np.arange(10)  # 创建长度为10的数组
np.random.shuffle(arr)  # 打乱数组顺序
print(arr)  # 输出打乱后的数组

这段代码会输出一个随机打乱后的数组，例如：

[1 8 7 0 6 2 3 9 5 4]

通过这种方式打乱数组的顺序，可以在进行交叉验证等机器学习任务时，随机获取测试集和训练集，避免数据的顺序对模型训练和评估结果产生影响。

相关问题

np.random.shuffle(self.indices)

np.random.shuffle(self.indices)是一个Numpy中的函数，用于将一个数组随机打乱顺序。其中，self.indices是需要打乱的数组，np.random.shuffle()会对其进行原地操作（即不返回新的数组），打乱数组的元素顺序。

举个例子，如果self.indices = [1, 2, 3, 4, 5]，那么np.random.shuffle(self.indices)可能会将其打乱为[2, 1, 5, 4, 3]或[5, 2, 1, 4, 3]等。这个函数通常用于随机化数据集或样本的顺序，以避免模型在学习时出现过拟合或样本顺序对学习结果造成影响。

np.random.shuffle(indices)如何设置随机数种子

可以使用`numpy.random.seed`函数来设置随机数种子，从而使得`np.random.shuffle`函数生成的随机序列可重复。设置随机数种子的方法是，在调用`np.random.seed`函数时，将想要设置的随机数种子作为参数传入即可。例如，以下代码将随机数种子设置为10：

import numpy as np

np.random.seed(10)  # 设置随机数种子为10
arr = np.arange(10)  # 创建长度为10的数组
np.random.shuffle(arr)  # 打乱数组顺序
print(arr)  # 输出打乱后的数组

此时，输出的随机序列结果将与随机数种子为10时的结果一致。需要注意的是，每次调用`np.random.seed`函数时，都会生成一个新的随机数种子，因此如果需要多次生成随机序列，可以在每次生成前调用`np.random.seed`函数，设置不同的随机数种子。

import numpy as np

np.random.seed(10)  # 设置随机数种子为10
arr1 = np.arange(10)  # 创建长度为10的数组
np.random.shuffle(arr1)  # 打乱数组顺序
print(arr1)  # 输出打乱后的数组

np.random.seed(20)  # 设置随机数种子为20
arr2 = np.arange(10)  # 创建长度为10的数组
np.random.shuffle(arr2)  # 打乱数组顺序
print(arr2)  # 输出打乱后的数组

这段代码会输出两个不同的随机序列，分别对应随机数种子为10和20时的结果。