np.random.shuffle(）

`np.random.shuffle()`是NumPy库中的一个函数，用于随机打乱数组的元素顺序。具体来说，它对排序的数组进行原地（in-place）的随机重排序，打乱数组中元素的排列顺序，以排列随机。

以下是一个示例，展示如何使用`np.random.shuffle()`函数打乱一个数组的元素顺序：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.random.shuffle(arr)
print(arr) # 可能输出类似 [4, 2, 1, 5, 3] 的随机排列

相关问题

np.random.shuffle

`np.random.shuffle` 是 NumPy 库中的一个函数，用于随机打乱一个数组或序列的顺序。它会修改原始数组，而不是返回一个新的打乱后的数组。

例如，以下代码将一个长度为 10 的数组打乱：

import numpy as np

arr = np.arange(10)
np.random.shuffle(arr)
print(arr)

输出结果可能是：

[7 9 4 6 0 2 1 5 8 3]

这样就可以用 `np.random.shuffle` 来打乱数据集的顺序，以便更好地训练机器学习模型。

seed=3 np.random.seed(seed) np.random.shuffle(x_train) np.random.seed(seed) np.random.shuffle(y_train) tf.random.set_seed(seed)是什么意思

这段代码的作用是设置随机数种子，以确保在随机操作中得到可重复的结果。具体来说，这段代码：

1. 设置随机数种子为3，即后续的随机操作都将基于这个种子进行。

2. 使用该种子对训练数据集x_train和标签y_train进行随机打乱操作，以充分利用数据集来训练模型。

3. 设置TensorFlow的随机种子为3，以确保后续的随机操作也将基于该种子进行。

这样做的好处是，每次运行代码时得到的随机结果都是相同的，从而可以确保模型的可重复性，同时也可以方便进行调试和比较不同模型的结果。