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。

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python打乱矩阵顺序，然后获得打乱的顺序

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

import numpy as np

2. 定义一个矩阵

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

3. 获得打乱矩阵的顺序

order = np.random.permutation(range(matrix.size)).reshape(matrix.shape)

4. 打乱矩阵

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。

matlab打乱矩阵顺序

要在MATLAB中打乱矩阵的顺序，可以使用randperm函数。按行打乱矩阵的顺序可以使用以下代码：
A = [1 2 3; 2 3 4; 3 4 5; 4 5 6; 5 6 7; 6 7 8];
B = A(randperm(size(A,1)),:);

如果要按列打乱矩阵的顺序，可以使用以下代码：
a = [1 2; 3 4; 5 6; 7 8];
rowrank = randperm(size(a, 1));
a1 = a(rowrank,:);

b = [1 3 5 7; 2 4 6 8];
rowrank = randperm(size(b, 2));
b1 = b(:,rowrank);