dataX = dataX[random_num]

这行代码将根据随机打乱后的索引列表`random_num`，重新排列`dataX`数组的顺序。

假设`dataX`是一个数组，包含了训练样本的特征数据。通过使用`random_num`作为索引，可以将`dataX`中的元素按照`random_num`的顺序重新排列，从而实现随机打乱数据的效果。

举个例子，如果`random_num`的值为[2, 0, 3, 1]，那么这行代码将会将`dataX`数组中索引为2的元素放在第一个位置，索引为0的元素放在第二个位置，以此类推。这样就实现了对`dataX`数组的随机打乱操作。

需要注意的是，这行代码假设`dataX`和`random_num`都是具有相同长度的NumPy数组或矩阵。确保在使用这行代码之前，你已经正确加载和处理了数据，并且了解数据的结构和类型。

相关问题

if shuffle: random_num = [index for index in range(len(dataX))] np.random.shuffle(random_num) dataX = dataX[random_num] datay = datay[random_num]

这段代码实现了对数据进行随机打乱的操作，前提是shuffle参数为True。

首先，通过创建一个包含0到(len(dataX)-1)的索引列表random_num，用于表示数据的随机顺序。然后，使用np.random.shuffle函数对random_num进行随机打乱，以改变数据的顺序。

接着，将dataX和datay按照random_num的顺序重新排列，以实现数据的随机打乱。这样做可以确保在每个epoch开始时，训练数据都会以随机的顺序进行训练，增加模型的泛化能力和减少过拟合的风险。

需要注意的是，这段代码假设dataX和datay是NumPy数组或矩阵类型，并且它们具有相同的长度和对应关系。确保在使用这段代码之前，你已经正确加载和处理了数据，并且了解数据的结构和类型。

random_num = [index for index in range(len(dataX))]

这段代码创建了一个列表random_num，用于存储0到(len(dataX)-1)的整数。

列表推导式 `[index for index in range(len(dataX))]` 的作用是生成一个包含0到len(dataX)-1的整数的列表。其中，`range(len(dataX))` 生成一个从0到len(dataX)-1的整数范围，而 `[index for index in range(len(dataX))]` 则将这个整数范围中的每个整数都添加到列表中。

举个例子，如果 `len(dataX)` 的值为5，那么这段代码将生成一个包含0到4的整数的列表 [0, 1, 2, 3, 4]。这个列表将用于后续的随机打乱操作或其他需要使用索引的操作。