将一个np.array乱序

在Python中，你可以使用NumPy库中的`numpy.random.permutation`函数来随机打乱数组（`np.array`）的顺序。这个函数会返回一个新的数组，其中的元素是原始数组的一个随机排列。以下是一个简单的例子：

import numpy as np

# 创建一个示例数组
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])

# 打乱数组的顺序
shuffled_arr = np.random.permutation(arr)

print(shuffled_arr)

如果你想在原地改变数组，而不是创建一个新的，你可以使用`np.random.shuffle`函数，它会直接修改输入的数组：

np.random.shuffle(arr)
print(arr)

相关问题

np.array 添加一个np.array

可以使用numpy库中的concatenate函数将两个np.array合并成一个新的np.array，例如：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

c = np.concatenate((a, b))

print(c)

输出结果为：[1 2 3 4 5 6]

python将两个np.array合并

### 回答1：
可以使用numpy库中的concatenate函数将两个np.array合并。具体使用方法如下：

import numpy as np

# 创建两个np.array
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 使用concatenate函数将两个np.array合并
c = np.concatenate((a, b))

# 输出合并后的结果
print(c)

输出结果为：

[1 2 3 4 5 6]

其中，concatenate函数的第一个参数是一个元组，用于指定要合并的np.array。在上面的例子中，我们将a和b合并，所以传入的参数为(a, b)。如果要合并多个np.array，只需要在元组中添加更多的np.array即可。

### 回答2：
在Python中，合并两个NumPy数组是一项非常常见的任务，这可以通过使用NumPy库中的一些函数和方法来轻松完成。以下是一些用于合并两个NumPy数组的常用方法和函数：

1. 使用numpy.concatenate函数。 `numpy.concatenate`函数可以将两个数组沿着给定轴连接在一起，创建一个新的数组。例如，以下代码将两个一维数组连接在一起：

    import numpy as np
    a = np.array([1,2,3])
    b = np.array([4,5,6])
    c = np.concatenate((a,b))
    print(c)

输出结果是：`[1 2 3 4 5 6]`

如果要连接具有多个维度的数组，可以使用`axis`参数指定要沿着哪个轴连接数组。例如，以下代码将两个二维数组按列连接在一起：

    import numpy as np
    a = np.array([[1,2],[3,4]])
    b = np.array([[5,6]])
    c = np.concatenate((a,b.T), axis=1)
    print(c)

输出结果是：`[[1 2 5]
[3 4 6]]`

2. 使用numpy.vstack或numpy.hstack函数。 `numpy.vstack`函数用于垂直堆叠两个数组，`numpy.hstack`函数用于水平堆叠两个数组。例如，以下代码使用`numpy.vstack`函数将两个一维数组垂直堆叠在一起：

    import numpy as np
    a = np.array([1,2,3])
    b = np.array([4,5,6])
    c = np.vstack((a,b))
    print(c)

输出结果是：`[[1 2 3]
[4 5 6]]`

类似地，以下代码使用`numpy.hstack`函数将两个一维数组水平堆叠在一起：

    import numpy as np
    a = np.array([1,2,3])
    b = np.array([4,5,6])
    c = np.hstack((a,b))
    print(c)

输出结果是：`[1 2 3 4 5 6]`

3. 使用numpy.stack函数。 `numpy.stack`函数可以将两个数组沿着一个新的轴合并在一起，创建一个新的多维数组。例如，以下代码将两个一维数组沿着新的轴合并：

    import numpy as np
    a = np.array([1,2,3])
    b = np.array([4,5,6])
    c = np.stack((a,b))
    print(c)

输出结果是：`[[1 2 3]
[4 5 6]]`

在这个例子中，两个数组被垂直堆叠在一起，因为默认的`axis`参数为0。如果要水平堆叠两个数组，可以使用`axis`参数为1。例如，以下代码将两个一维数组水平堆叠在一起：

    import numpy as np
    a = np.array([1,2,3])
    b = np.array([4,5,6])
    c = np.stack((a,b), axis=1)
    print(c)

输出结果是：`[[1 4]
[2 5]
[3 6]]`

在这个例子中，两个数组被水平堆叠在一起，因为`axis`参数为1。

### 回答3：
Python中的NumPy库提供了许多用于数组操作的函数和方法，其中包括合并两个NumPy数组的方法。下面将详细介绍如何使用NumPy将两个数组合并。

NumPy数组有两种合并方式，垂直合并和水平合并。垂直合并指的是沿着数组的列方向将两个数值相同的数组合成一个新的数组，它使用的函数是vstack()，而水平合并指的是沿着数组的行方向将两个数值相同的数组合成一个新的数组，它使用的函数是hstack()。

下面是使用NumPy进行垂直合并的示例代码：

import numpy as np

# 创建两个NumPy数组
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])

# 使用vstack()函数进行垂直合并
new_array = np.vstack((array1, array2))

print(new_array)

使用vstack()函数需要将两个数组作为参数传递给它，它将两个数组沿着列方向合并成一个新的数组。运行上面的代码将会输出如下结果：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

上面的新数组是由两个旧数组按照列方向合并而成的。

下面是使用NumPy进行水平合并的示例代码：

import numpy as np

# 创建两个NumPy数组
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])

# 使用hstack()函数进行水平合并
new_array = np.hstack((array1, array2))

print(new_array)

使用hstack()函数同样需要将两个数组作为参数传递给它，它将两个数组沿着行方向合并成一个新的数组。运行上面的代码将会输出如下结果：

[1 2 3 4 5 6]

上面的新数组是由两个旧数组按照行方向合并而成的。

以上就是使用NumPy库合并两个数组的方式。根据实际的问题需要可以选择使用垂直合并或者水平合并函数。