idx_perm = np.random.permutation(X.shape[0]) X, y = X[idx_perm], y[idx_perm] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y , test_size=0.1, random_state=0)是啥意思
时间: 2023-06-10 21:04:11 浏览: 38
这段代码是用来对数据进行随机分割的。首先,我们使用np.random.permutation方法对数据进行随机打乱操作,idx_perm存储了打乱后的索引值。然后,根据打乱后的索引值将X和y进行切片获取训练集和测试集,其中test_size参数表示测试集占比,random_state参数表示随机种子,保证每次运行的结果是一致的。
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batch_idx = np.random.randint(0,20)
这段代码是从0到19中随机选择一个整数,并将其赋值给batch_idx变量。如果您想要生成多个随机整数,则可以将此代码放入循环中。例如,如果您想要生成10个随机整数,则可以使用以下代码:
```
for i in range(10):
batch_idx = np.random.randint(0, 20)
print(batch_idx)
```
这将从0到19中生成10个随机整数并打印出来。
test_idx_range = np.sort(test_idx_reorder)
这行代码的作用是将 test_idx_reorder 中的元素排序,并返回排序后的索引。具体地,排序后的索引按升序排列,即第一个索引是 test_idx_reorder 中最小的元素的索引,第二个索引是 test_idx_reorder 中第二小的元素的索引,以此类推,最后一个索引是 test_idx_reorder 中最大的元素的索引。这个操作通常用于对数据进行切片或者选择子集。