Cara menggunakan fungsi np.random.permutation dalam python

1: Pengenalan fungsi

np.random.permutation() Secara umumnya, ia ialah fungsi pilih atur rawak, iaitu Data input disusun secara rawak Dokumen rasmi menyatakan bahawa fungsi ini hanya boleh menyusun data satu dimensi secara rawak, dan untuk data berbilang dimensi, ia hanya boleh menyusun data secara rawak dalam dimensi pertama.

Ringkasnya: fungsi fungsi np.random.permutation adalah untuk menjana senarai rawak yang diacak mengikut senarai yang diberikan

semasa memproses data Apabila menyediakan set data, anda biasanya boleh menggunakan fungsi ini untuk mengocok tertib dalaman set data dan mengocok urutan label dalam susunan yang sama.

2: Contoh

2.1 Pemprosesan terus tatasusunan atau nombor senarai

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)

2.2 Pemprosesan tidak langsung: data asal tidak diubah (untuk pemprosesan Indeks tatasusunan)

label = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
a = np.random.permutation(np.arange(len(label)))
print("Label[a] :" ,label[a] )

Tambahan: Secara umumnya ia hanya boleh digunakan untuk tatasusunan N-dimensi dan hanya boleh menukar tatasusunan skalar integer kepada indeks skalar

kenapa?label1[a1] label1 ialah senarai, a1 ialah susunan rawak bagi subskrip senarai tetapi! Struktur senarai tidak mempunyai ralat indeks skalar1[a1]

label1=[1,2,3,4,5,6,7]
print(len(label1))

a1 = np.random.permutation(np.arange(len(label1)))#有结果

print(a1)

print("Label1[a1] :" ,label1[a1] )#这列表结构没有标量索引 所以会报错

2.3 Contoh: shuffling rawak bunga iris dalam data iris (boleh digunakan terus)

from sklearn import svm
from sklearn import datasets #sklearn 的数据集
iris = datasets.load_iris()
iris_x = iris.data
iris_y = iris.target
indices = np.random.permutation(len(iris_x))

#此时 打乱的是数组的下标的排序
print(indices)
print(indices[:-10])#到倒数第10个为止
print(indices[-10:])#最后10个

# print(type(iris_x))   <class &#39;numpy.ndarray&#39;>

#9:1分类
#iris_x_train = iris_x[indices[:-10]]#使用的数组打乱后的下标
#iris_y_train = iris_y[indices[:-10]]
#iris_x_test= iris_x[indices[-10:]]
#iris_y_test= iris_y[indices[-10:]]

Subskrip tatasusunan ialah pengagihan semula indeks skalar: Subskrip bermula dari 0

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan fungsi np.random.permutation dalam python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!