random.shuffle()的使用方法

`random.shuffle()` 是 Python 中的一个内置函数，用于将一个序列或列表中的元素随机打乱顺序。它的使用方法如下：

import random

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(my_list)
print(my_list)

输出：

[2, 3, 5, 4, 1]

在上面的例子中，我们首先导入了 `random` 模块，并定义了一个包含 5 个元素的列表 `my_list`。然后，我们调用 `random.shuffle(my_list)` 将 `my_list` 中的元素随机打乱，最后打印出打乱后的列表。注意，`random.shuffle()` 会直接修改原始列表，而不是返回一个新的列表。

需要注意的是，`random.shuffle()` 只能用于可变序列，例如列表、集合等。如果要打乱不可变序列，可以先将它转换为列表，然后再调用 `random.shuffle()`。

相关问题

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。

dataset = df1.values np.random.shuffle(dataset)和arr = df1.values np.random.shuffle(arr)有什么区别

这两个代码有一些细微的区别。

- `dataset = df1.values`：将 DataFrame `df1` 转换为 NumPy 数组 `dataset`。
- `arr = df1.values`：同样将 DataFrame `df1` 转换为 NumPy 数组 `arr`。

这两行代码的作用是完全相同的，都是将 DataFrame 转换为 NumPy 数组。但是，如果接下来的代码中使用的变量名称不同，那么这两个代码的影响将会不同。

- `np.random.shuffle(dataset)`：在原地对 `dataset` 数组进行乱序操作。由于 `dataset` 是一个变量，它指向了一个内存地址，所以乱序操作会直接修改内存中的数组内容。
- `np.random.shuffle(arr)`：同样在原地对 `arr` 数组进行乱序操作。但是由于变量名称不同，这个乱序操作会影响另一个不同的内存地址中的数组，即 `arr` 所指向的内存地址。

因此，如果你想要对 DataFrame 数据进行乱序操作，应该先将其转换为 NumPy 数组，并对该数组进行乱序操作，如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
dataset = df1.values
np.random.shuffle(dataset)
print(dataset)

输出：

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