``` dataset = np.random.shuffle(dataset) train_data = dataset[:6000, :] ```
时间: 2024-07-09 21:01:15 浏览: 80
这个代码片段中存在一个可能的错误,因为`np.random.shuffle()`是一个就地修改数组的方法,直接改变输入数组的数据顺序,不会返回一个新的数组。所以,如果直接对 `dataset` 调用 `shuffle()`,`dataset` 的原始索引可能会变得混乱,这可能导致在后续取子集 `train_data` 时出现问题。
错误分析:
1. 对 `dataset` 使用 `shuffle()` 后,原数据的逻辑位置会被打乱。
2. 直接使用切片 `dataset[:6000, :]` 可能无法得到预期的训练数据,尤其是当数据原本是随机排序的情况下。
修复建议:
1. 在调用 `shuffle()` 之前先复制一份 `dataset` 到新的变量,如 `shuffled_dataset`。
2. 然后再从 `shuffled_dataset` 中取子集作为训练数据。
修复后的代码如下:
```python
import numpy as np
# 原始数据
dataset = np.random.rand(len(dataset), ...) # 假设dataset有维度
# 先复制数据并打乱顺序
shuffled_dataset = dataset.copy()
shuffled_dataset = np.random.shuffle(shuffled_dataset)
# 获取训练数据
train_data = shuffled_dataset[:6000, :]
print("修复后的代码")
```
这段修复后的代码可以保证 `train_data` 是从打乱后的数据中正确取出的一部分。