np.random.permutation()

时间: 2023-12-03 09:03:44 浏览: 29
`np.random.permutation()`是numpy中的一个函数,用于对给定的序列进行随机排列。该函数返回一个新的打乱顺序的数组,不改变原始数组。下面是一个例子: ```python import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) new_arr = np.random.permutation(arr) print(new_arr) ``` 输出结果可能为:`[5 2 4 1 3]`,表示原始数组被随机打乱了顺序。 另外,引用中的代码是将一个长度为label1的数组进行随机排列,并将结果存储在a1中。而引用中的代码是将一个二维数组x的行进行随机排列,并将结果存储在permutation中,用于打乱数据的顺序。
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

np.random.permutation 是 numpy 库中的一个函数,可以对数组进行随机排列(打乱顺序)。它可以接受一个整数参数,表示对该长度的数组进行排列;或者接受一个数组参数,对该数组进行排列。 示例: ``` python import numpy as np # shuffle an array of length 10 arr = np.random.permutation(10) # shuffle elements of an existing array np.random.shuffle(arr) ``` 返回排列后的新数组,原数组不变。

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