np.random.shuffle(data)

这段代码使用NumPy库中的`random.shuffle`函数对`data`列表进行随机重排。

`np.random.shuffle(data)`会对`data`列表中的元素进行随机打乱，改变其原有的顺序。这个操作是无返回值的，直接在原列表上进行修改。

通过对`data`列表进行随机重排，可以打乱数据集中样本的顺序，从而增加训练的随机性，减少模型对样本顺序的依赖，有助于提高模型的泛化能力。

相关问题

np.random.shuffle函数

np.random.shuffle函数是numpy.random库中的一个函数，用于随机打乱数组的元素顺序。它可以直接在原数组上进行操作，改变原来数组的顺序，没有返回值。使用方法是导入numpy.random模块，然后通过numpy.random.shuffle()调用该函数。例如，对一个一维数组进行重新排序的代码如下：

import numpy as np
arr = np.arange(10)
np.random.shuffle(arr)
print(arr)

这段代码会将arr数组的元素顺序随机打乱，并输出打乱后的数组。注意，np.random.shuffle()函数只适用于一维数组，如果要对二维数组进行打乱操作，可以使用numpy.random.permutation()函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【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%"]
- *2* *3* [numpy.random.shuffle打乱顺序函数](https://blog.csdn.net/qq_35091353/article/details/112797653)[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.shuffle

The np.random.shuffle function shuffles the elements of a numpy array in place, randomly reordering them. This is useful for randomizing the order of data or for creating randomized samples.

Here's an example:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.random.shuffle(arr)
print(arr)

Output:

[4 5 3 1 2]

In this example, the array [1, 2, 3, 4, 5] is shuffled randomly and the resulting shuffled array is printed. Note that the original array is modified in place.