random.shuffle是按行还是按列

时间: 2023-03-29 11:03:56 浏览: 55
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numpy.random.shuffle打乱顺序函数的实现

我可以回答这个问题。random.shuffle是按行或按列随机打乱一个数组或列表中的元素顺序。具体是按行还是按列取决于数组或列表的维度。如果是一维数组或列表，则按行打乱；如果是二维数组或列表，则按行打乱每一行的元素顺序。
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import random,string import numpy as np import pandas as pd clst=list(string.ascii_uppercase) random.shuffle(clst) ds=pd.Series(np.random.randint(1,10,26),index=clst)(1)统计出这20个整数1的二维索引下标，并输出。

random.shuffle(clst) ds = pd.Series(np.random.randint(1, 10, 26), index=clst) # 统计出值为 1 的二维索引下标 index_1 = np.where(ds.values == 1)[0] result = [] for i in index_1: result.append((ds....

完成下面题目：import random,string import numpy as np import pandas as pd clst=list(string.ascii_uppercase) random.shuffle(clst) ds=pd.Series(np.random.randint(1,10,26),index=clst)(1)统计出这20个整数1的二维索引下标，并输出。 (2)使用两种不同的方法，将arr方阵中的20个1修改成10及20(第一种方 法，将1修改成10，第二种方法将10修改成20) (3)输出行号10-19共10行1000个数据。 (4)输出列号5-6两列共200数据 (5)输出第5行到第8行(包括第8行),第10列到第15列(不包括第15列)矩阵中 的20个数据

(1) 统计出这20个整数1的二维索引下标，并输出。 arr = np.random.randint(1, ...(5) 输出第5行到第8行(包括第8行),第10列到第15列(不包括第15列)矩阵中的20个数据 print(arr[4:8, 9:14].flatten()[:20])

temp = temp.transpose() # 打乱顺序 np.random.shuffle(temp) # print(temp) # 取出第一个元素作为 image 第二个元素作为 label image_list = temp[:, 0] label1_train = temp[:train_num, 1] # print(label1_train) # 单出，去掉单字符 label_train = [int(y) for y in label1_train] # print(label_train) label1_test = temp[train_num:, 1] label_test = [int(y) for y in label1_test]

首先，使用 temp.transpose() 函数将 temp 数组转置，然后使用 np.random.shuffle(temp) 函数将 temp 数组打乱顺序，以增加数据的随机性。接着，使用 temp[:, 0] 取出 temp 数组中的第一列作为图片路径，使用 temp[:...
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K-Fold Cross Validation with & without Random Shuffle Data：此函数创建两个单元阵列，一个包含训练数据，另一个包含测试数据。-matlab开发

输入数据必须在列向量/矩阵中，如果函数认为您输入了行向量/矩阵，它将自动转置数据。 查看函数帮助部分以获取更多详细信息。 引用： https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-validation_(统计)

逐句解释 random.shuffle(data) data = np.array(data).astype('float32') len_train = (int)(data.shape[0] * 0.8) data_train = data[:len_train] data_pred = data[len_train:] svm = SVM('./chars2Chinese.svm') # svm.train(data_train[:, :-1], data_train[:, -1].ravel().astype('int32')) pred = svm.predict(data[:, :-1]) print('accuracy: ', np.sum(pred == data[:, -1]) / pred.ravel().shape[0])

- random.shuffle(data): 这行代码将列表 data 中的元素随机打乱，以便在后面的处理中得到更好的训练效果。 - data = np.array(data).astype('float32'): 这行代码将列表 data 转换为 Numpy 的数组，并将...

import randomdef generate_maze(rows, cols): maze = [] for i in range(rows): row = [] for j in range(cols): if i == 0 or j == 0 or i == rows-1 or j == cols-1: row.append(1) else: row.append(0) maze.append(row) for i in range(2, rows-2, 2): for j in range(2, cols-2, 2): maze[i][j] = 1 directions = [(0, 2), (2, 0), (0, -2), (-2, 0)] random.shuffle(directions) for direction in directions: dx, dy = direction if maze[i+dx][j+dy] == 0: maze[i+dx//2][j+dy//2] = 1 break for i in range(rows): for j in range(cols): if maze[i][j] == 0 and random.random() < 0.1: maze[i][j] = 2 # 2 表示怪物 return mazemaze = generate_maze(10, 10)for row in maze: print(row)麻烦逐行解析这段代码

15. random.shuffle(directions)：打乱四元组列表 directions 的顺序。 16. for direction in directions:：循环四元组列表 directions。 17. dx, dy = direction：将当前四元组解包为两个变量 dx 和 ...

np.random.choice(的作用

例如，可以使用np.random.choice(a=[2,4,5,6], size=(2,3), replace=True, p=[0.1,0.3,0.5,0.1])来从数组[2,4,5,6]中按照设定的概率进行抽取元素，输出结果为一个2行3列的数组，其中的元素根据设定的概率进行抽取。...

tokenizer = Tokenizer(num_words=max_words) tokenizer.fit_on_texts(data['text']) sequences = tokenizer.texts_to_sequences(data['text']) word_index = tokenizer.word_index print('Found %s unique tokens.' % len(word_index)) data = pad_sequences(sequences,maxlen=maxlen) labels = np.array(data[:,:1]) print('Shape of data tensor:',data.shape) print('Shape of label tensor',labels.shape) indices = np.arange(data.shape[0]) np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels = labels[indices] x_train = data[:traing_samples] y_train = data[:traing_samples] x_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] y_val = data[traing_samples:traing_samples+validation_samples] model = Sequential() model.add(Embedding(max_words,100,input_length=maxlen)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(32,activation='relu')) model.add(Dense(10000,activation='sigmoid')) model.summary() model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) history = model.fit(x_train,y_train, epochs=1, batch_size=128, validation_data=[x_val,y_val]) import matplotlib.pyplot as plt acc = history.history['acc'] val_acc = history.history['val_acc'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epoachs = range(1,len(acc) + 1) plt.plot(epoachs,acc,'bo',label='Training acc') plt.plot(epoachs,val_acc,'b',label = 'Validation acc') plt.title('Training and validation accuracy') plt.legend() plt.figure() plt.plot(epoachs,loss,'bo',label='Training loss') plt.plot(epoachs,val_loss,'b',label = 'Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.legend() plt.show() max_len = 10000 x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=max_len) x_test = data[10000:,0:] x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=max_len) # 将标签转换为独热编码 y_train = np.eye(2)[y_train] y_test = data[10000:,:1] y_test = np.eye(2)[y_test]

np.random.shuffle(indices) data = data[indices] labels = labels[indices] x_train = data[:training_samples] y_train = labels[:training_samples] x_val = data[training_samples:training_samples+...

帮我看一下这段代码哪里有问题，怎么修改？import pandas as pd import numpy as np pd.set_option('display.max_columns', None)#所有列 pd.set_option('display.max_rows', None)#所有行 data=pd.read_excel('半监督数据.xlsx') datas = pd.DataFrame(data)dataset=datas(labeled_size=0.3,test_size=0.1,stratified=False,shuffle=True,random_state=0, default_transforms=True)

2. datas(labeled_size=0.3,test_size=0.1,stratified=False,shuffle=True,random_state=0,default_transforms=True) 中的 labeled_size 和 test_size 参数应该使用 train_size 和 test_size 代替。...

import os import cv2 import numpy as np def load_data(file_dir): all_num = 4000 train_num = int(all_num * 0.75) cats = [] label_cats = [] dogs = [] label_dogs = [] for file in os.listdir(file_dir): file="\\"+file name = file.split(sep='.') if 'cat' in name[0]: cats.append(file_dir + file) label_cats.append(0) else: if 'dog' in name[0]: dogs.append(file_dir + file) label_dogs.append(1) image_list = np.hstack((cats,dogs)) label_list = np.hstack((label_cats, label_dogs)) temp = np.array([image_list, label_list]) # 矩阵转置 temp = temp.transpose() # 打乱顺序 np.random.shuffle(temp) # print(temp) # 取出第一个元素作为 image 第二个元素作为 label image_list = temp[:, 0] label1_train = temp[:train_num, 1] # print(label1_train) # 单出，去掉单字符 label_train = [int(y) for y in label1_train] # print(label_train) label1_test = temp[train_num:, 1] label_test = [int(y) for y in label1_test] data_test=[] data_train = [] for i in range (all_num): if i <train_num: image= image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将图片转换成RGB格式 image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image)/255#归一化[0,1] image=image.reshape(-1,28,28) data_train.append(image) # label_train.append(label_list[i]) else: image = image_list[i] image = cv2.imread(image) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.resize(image, (28, 28)) image = image.astype('float32') image = np.array(image) / 255 image = image.reshape(-1, 28, 28) data_test.append(image) # label_test.append(label_list[i]) data_train=np.array(data_train) label_train = np.array(label_train) data_test = np.array(data_test) label_test = np.array(label_test) return data_train,label_train,data_test, label_test

然后，使用numpy.random.shuffle函数对temp进行打乱顺序操作。接着，将temp的第一列（即图片路径）赋值给image_list，将temp的前train_num行的第二列（即标签）赋值给label1_train，将temp的后面部分的第二列（即...

1.Numpy中的ndarray的size属性返回的是___ 2.属性shape返回的是___ 3.Numpy中的random模块中的函数shuffle的功能是对一个序列进行___ 4.补全从数组np.arange(15)中提取5到10之间的所有数字的代码。 array=np.arange(15) index=np.where((array>=5) & (array<=10)) nums=___ 5.补充实现将数组a = np.arange(10).reshape(2,-1)和数组b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1)水平堆叠的代码。 a = np.arange(10).reshape(2,-1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1) array=___ 6.补充实现交换数组np.arange(9).reshape(3,3)中的第1列和第2列的代码。 array=np.arange(9).reshape(3,3) array=___ 7.补全查找数组np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中的唯一值的数量的代码。 array=np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6]) counts=___

3. Numpy中的random模块中的函数shuffle的功能是对一个序列进行随机重排。 4. 代码如下： python import numpy as np array = np.arange(15) index = np.where((array >= 5) & (array )) nums = array[index] ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] from sklearn import preprocessing pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([train_datas, test_datas])) train_datas=pre_transform.transform(train_datas) test_datas=pre_transform.transform(train_datas) from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg model=CoReg() model.fit(X=train_datas,y=labeled_y,test_datas=unlabeled_X) pred_y=model.predict(X=test_X) from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error performance = Mean_Squared_Error().scoring(test_y, pred_y)帮我看一下这段代码有什么问题？怎么修改？

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] # 数据预处理 pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test])) X_train = pre_transform.transform(X_train) X_test = pre_transform.transform(X_test) # 构建和训练模型 model = CoReg() model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) pred_y = model.predict(X=X_test) # 计算性能指标 performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)代码运行不了，怎么修改？

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)...

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