np.random.permutation(iterable)

`np.random.permutation(iterable)` 是 NumPy 库中的一个函数，用于对给定的可迭代对象进行随机排列。它会返回一个新的随机排列后的数组或者列表，保持原始对象的元素不变。

例如，如果我们有一个列表 `[1, 2, 3, 4, 5]`，我们可以使用 `np.random.permutation` 函数对其进行随机排列。调用 `np.random.permutation([1, 2, 3, 4, 5])` 可能会返回 `[3, 5, 2, 1, 4]` 或者 `[4, 1, 5, 3, 2]` 等不同的随机排列结果。

这个函数在数据随机化、洗牌和采样等任务中经常被使用。

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()函数是numpy库中的一个函数，用于对数组或序列进行随机排列。它会返回一个新的随机排列的数组或序列，不会改变原始数组或序列的顺序。

以下是两个例子来演示np.random.permutation()函数的用法：

1. 对数组进行随机排列：

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
a = np.random.permutation(data)
print(a)  # 输出：随机排列后的数组
print("data:", data)  # 输出：原始数组

2. 对列表进行随机排列：

import numpy as np

b = np.random.permutation([5, 0, 9, 0, 1, 1, 1])
print(b)  # 输出：随机排列后的列表

这两个例子分别演示了对数组和列表进行随机排列的用法。np.random.permutation()函数可以用于任何可迭代对象，包括数组、列表、元组等。