dataset = df1.values np.random.shuffle(dataset)和arr = df1.values np.random.shuffle(arr)有什么区别
时间: 2024-05-04 15:17:57 浏览: 11
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:
```python
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]]
```