np.random.permutation()函数

时间: 2023-04-20 16:03:43 浏览: 55
np.random.permutation()是numpy库中的一个函数,用于对一个数组进行随机排列。它会返回一个新的排列后的数组,而不会更改原始数组。该函数接受一个可选参数,用于指定排列的长度。如果不指定,则默认排列整个数组。
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: ```python 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: ```python 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。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

2层设计-2.4G RF高频信号收发模块硬件(cadence原理图+PADS PCB图+BOM)文件.zip

2层设计-2.4G RF高频信号收发模块硬件(cadence原理图+PADS PCB图+BOM)文件,可供学习及设计参考。
recommend-type

JAVA文件传输(lw+源代码).zip

FTP(File Transfer Protocol)是文件传输协议的简称。 FTP的主要作用,就是让用户连接上一个远程计算机(这些计算机上运行着FTP服务器程序)查看远程计算机有哪些文件,然后把文件从远程计算机上拷到本地计算机,或把本地计算机的文件送到远程计算机去。 目前FTP服务器软件都为国外作品,例如Server_U、IIS,国内成熟的FTP服务器软件很少,有一些如(Crob FTP Server),但从功能上看来远不能和那些流行的服务器软件媲美。
recommend-type

语音端点检测及其在Matlab中的实现.zip

语音端点检测及其在Matlab中的实现.zip
recommend-type

Matlab 交互式多模型目标跟踪IMM.zip

Matlab 交互式多模型目标跟踪IMM.zip
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解答下列问题:S—>S;T|T;T—>a 构造任意项目集规范族,构造LR(0)分析表,并分析a;a

对于这个文法,我们可以构造以下项目集规范族: I0: S -> .S S -> .T T -> .a I1: S -> S. [$ T -> T. [$ I2: S -> T. I3: S -> S.;S S -> S.;T T -> T.;a 其中,点(.)表示已经被扫描过的符号,;$表示输入串的结束符号。 根据项目集规范族,我们可以构造出LR(0)分析表: 状态 | a | $ ---- | - | - I0 | s3| I1 | |acc I2 | | 其中s3表示移进到状态3,acc表示接受。在分析字符串a;a时,我们可以按照以下步骤进行
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依