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.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。

numpy.random.choice

numpy.random.choice是一个用于从给定的一维数组中随机抽取元素的函数。它可以根据指定的参数生成一个随机样本。参数a可以是一个一维数组，也可以是一个整数，如果是一个数组，那么从数组的元素中随机抽取样本，如果是一个整数，那么相当于从np.arange(a)中随机抽取样本。参数size用于指定输出的形状，如果不指定，默认返回一个单个值。参数replace用于指定是否可以重复抽取相同的元素，如果replace=True，表示可以重复抽取，如果replace=False，表示不可以重复抽取。参数p用于指定每个元素被抽取的概率，默认情况下，每个元素的概率相同。\[1\]

举个例子，如果我们使用np.random.choice(5, 3, replace=False)，表示从大小为5的np.arange(5)中生成一个均匀的随机样本，没有替换（重复），结果可能是array(\[3,1,0\])。这个结果等价于np.random.permutation(np.arange(5))\[:3\]。\[2\]

另外，如果我们使用np.random.choice(5, 3, replace=False, p=\[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0\])，表示从大小为5的np.arange(5)中生成一个非均匀的随机样本，没有替换（重复），其中每个元素被抽取的概率分别为\[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0\]，结果可能是array(\[2, 3, 0\])。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [numpy中np.random.choice()的用法详解及其参考代码](https://blog.csdn.net/woxiangxinwang/article/details/123175674)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [numpy中的random.choice()函数](https://blog.csdn.net/qq_25436597/article/details/79815800)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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