python打乱矩阵顺序,然后获得打乱的顺序
时间: 2023-07-09 21:44:45 浏览: 49
您可以使用`numpy`库中的`random`模块来实现矩阵的打乱和获得打乱的顺序。具体步骤如下:
1. 导入`numpy`库
```python
import numpy as np
```
2. 定义一个矩阵
```python
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
```
3. 获得打乱矩阵的顺序
```python
order = np.random.permutation(range(matrix.size)).reshape(matrix.shape)
```
4. 打乱矩阵
```python
shuffled_matrix = matrix.flatten()[order].reshape(matrix.shape)
```
其中,`np.random.permutation`函数返回一个打乱顺序的数组,数组的长度为矩阵元素数量。`reshape`函数将打乱的顺序数组转换为矩阵形状。`flatten`函数将矩阵展平为一维数组,`[]`运算符用于按打乱的顺序获取矩阵元素,最后使用`reshape`函数将打乱后的一维数组重新转换为矩阵形状。
相关问题
先打乱矩阵,然后获得打乱顺序
好的,您的问题是如何打乱矩阵并获取打乱顺序?
对于打乱矩阵,可以使用Python的random模块中的shuffle函数,将矩阵中的元素打乱。例如,假设我们有一个3x3的矩阵:
```
matrix = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]]
```
我们可以使用shuffle函数对其中的元素进行随机打乱:
```
import random
random.shuffle(matrix)
```
这将打乱矩阵的行顺序,得到一个类似于以下的矩阵:
```
[[7, 8, 9],
[4, 5, 6],
[1, 2, 3]]
```
如果您想打乱矩阵中的每一行,可以使用如下代码:
```
for row in matrix:
random.shuffle(row)
```
对于获取打乱顺序,可以使用numpy的argsort函数。例如,假设我们有一个长度为5的列表:
```
lst = [3, 1, 5, 2, 4]
```
我们可以使用argsort函数获取该列表排序后的索引值:
```
import numpy as np
idx = np.argsort(lst)
```
这将得到一个数组,其中每个元素的值为该位置上的元素在排序后的列表中的索引值:
```
[1, 3, 0, 4, 2]
```
这个数组可以表示为原始列表的一个排列。
将 Iris 数据集总样本随机打乱
好的,我可以帮您将 Iris 数据集总样本随机打乱。您可以使用以下 Python 代码来实现:
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris() # 加载 Iris 数据集
x = data['data'] # 特征
y = data['target'] # 标签
# 将特征和标签合并为一个矩阵,方便随机打乱
data = np.concatenate((x, np.reshape(y, (-1,1))), axis=1)
np.random.shuffle(data) # 随机打乱
# 分离特征和标签
x = data[:, :-1]
y = data[:, -1]
这段代码会将 Iris 数据集中的样本随机打乱,您可以根据需要进行调整和改进。