numpy.random.permutation

`numpy.random.permutation`函数可以对一个数组进行随机重排，返回一个新的随机排列的数组，但不改变原数组。可以用于数据集的随机打乱等场景。

例如，对于一个长度为10的数组，可以这样随机重排：

import numpy as np

arr = np.arange(10)
np.random.permutation(arr)

输出：

array([7, 0, 6, 1, 5, 4, 8, 3, 2, 9])

可以看到，原来的数组 `[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]` 被随机重排成了新的数组。

相关问题

numpy.random.seed和numpy.random.permutation有什么区别

`numpy.random.seed` 和 `numpy.random.permutation` 都是 numpy.random 模块中的函数，但它们的作用不同。

`numpy.random.seed` 是一个设置随机数种子的函数，用于生成伪随机数序列。在使用伪随机数生成器时，如果不设置随机数种子，每次生成的随机数序列都是不同的，而且是随机的。但是，如果设置了随机数种子，每次生成的随机数序列都是相同的，因此可以控制伪随机数序列的生成。例如，可以使用 `numpy.random.seed(0)` 来设置随机数种子为 0。

`numpy.random.permutation` 是一个随机排列函数，用于将输入的数组随机排列。例如，`numpy.random.permutation([1, 2, 3])` 可以生成一个随机的排列，例如 `[3, 1, 2]`。

因此，`numpy.random.seed` 和 `numpy.random.permutation` 的作用不同。`numpy.random.seed` 用于控制随机数生成器的行为，而 `numpy.random.permutation` 用于随机排列输入的数组。

numpy.random.permutation模块实现的功能是什么

`numpy.random.permutation` 模块实现了对给定序列进行随机排列的功能。具体而言，它的主要功能是生成一个随机排列的副本或重新排列原始序列。

`numpy.random.permutation` 模块的功能包括：

1. 随机排列：通过调用 `numpy.random.permutation` 函数，可以生成给定序列的一个随机排列。它会返回一个新的数组，其中包含对原始序列进行随机重排的元素。

2. 原地打乱：通过调用 `numpy.random.shuffle` 函数，可以在原始序列上进行原地打乱操作，即对原数组进行随机重排。这样可以直接修改原始数据，而无需创建新的副本。

这两种功能可以应用于很多场景，例如：

- 数据集的随机化：在机器学习中，常常需要对数据集进行随机化处理，以防止模型学习到数据的顺序或相关性。可以使用 `numpy.random.permutation` 生成随机的索引序列，然后根据这个序列重新排列数据集。

- 随机采样：在统计学和数据分析中，经常需要进行随机采样。可以使用 `numpy.random.permutation` 对数据进行随机排列，然后选择前面的一部分作为采样结果。

- 数据增强：在深度学习中，数据增强是一种常用的技术，通过对训练数据进行随机变换来增加数据的多样性。可以使用 `numpy.random.permutation` 对数据进行随机排列，然后根据随机排列的索引对数据进行变换。

总之，`numpy.random.permutation` 模块提供了一种方便的方式来生成随机排列的副本或对原始序列进行重新排列，可以用于数据处理、采样、增强等各种应用场景。