np.random.shuffle

`np.random.shuffle` 是 NumPy 库中的一个函数，用于随机打乱一个数组或序列的顺序。它会修改原始数组，而不是返回一个新的打乱后的数组。

例如，以下代码将一个长度为 10 的数组打乱：

import numpy as np

arr = np.arange(10)
np.random.shuffle(arr)
print(arr)

输出结果可能是：

[7 9 4 6 0 2 1 5 8 3]

这样就可以用 `np.random.shuffle` 来打乱数据集的顺序，以便更好地训练机器学习模型。

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]]