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np.random.permutation() 總體來說他是一個隨機排列函數,就是將輸入的資料進行隨機排列,官方檔案指出,此函數只能針對一維資料隨機排列,對於多維資料只能對第一維度的資料進行隨機排列。
簡而言之:np.random.permutation函數的作用就是按照給定列表生成一個打亂後的隨機列表
在處理資料集時,通常可以使用該函數進行打亂資料集內部順序,並按照同樣的順序進行標籤序列的打亂。
import numpy as np data = np.array([1,2,3,4,5,6,7]) a = np.random.permutation(data) b = np.random.permutation([5,0,9,0,1,1,1]) print(a) print( "data:", data ) print(b)
label = np.array([1,2,3,4,5,6,7]) a = np.random.permutation(np.arange(len(label))) print("Label[a] :" ,label[a] )
補:一般只能用於N維陣列 只能將整數標量陣列轉換為標量索引
why?label1[a1] label1是列表,a1是列表下標的隨機排列 但是! 列表結構沒有標量索引 label1[a1]報錯
label1=[1,2,3,4,5,6,7] print(len(label1)) a1 = np.random.permutation(np.arange(len(label1)))#有結果 print(a1) print("Label1[a1] :" ,label1[a1] )#這列表結構沒有標量索引 所以會報錯
from sklearn import svm from sklearn import datasets #sklearn 的資料集 iris = datasets.load_iris() iris_x = iris.data iris_y = iris.target indices = np.random.permutation(len(iris_x)) #此時 打亂的是陣列的下標的排序 print(indices) print(indices[:-10])#到倒數第10個為止 print(indices[-10:])#最後10個 # print(type(iris_x)) <class 'numpy.ndarray'> #9:1分類 #iris_x_train = iris_x[indices[:-10]]#使用的陣列打亂後的下標 #iris_y_train = iris_y[indices[:-10]] #iris_x_test= iris_x[indices[-10:]] #iris_y_test= iris_y[indices[-10:]]
陣列下標 即標量索引的重新分佈情況: 下標是0開始
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