So verwenden Sie die Funktion np.random.permutation in Python

PHPz
Freigeben: 2023-05-17 13:43:06
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    1: Funktionseinführung

    np.random.permutation() Im Allgemeinen handelt es sich um eine zufällige Permutationsfunktion, die die Eingabedaten zufällig anordnet. Das offizielle Dokument weist darauf hin, dass diese Funktion nur für verwendet werden kann Eindimensionale Daten werden zufällig angeordnet. Bei mehrdimensionalen Daten können nur die Daten in der ersten Dimension zufällig angeordnet werden.

    Kurz gesagt: Die Funktion der Funktion np.random.permutation besteht darin, eine verschlüsselte Zufallsliste gemäß der angegebenen Liste zu generieren.

    Bei der Verarbeitung eines Datensatzes können Sie diese Funktion normalerweise verwenden, um das Innere der Daten zu verschlüsseln Legen Sie die Reihenfolge fest und mischen Sie die Beschriftungsreihenfolge in derselben Reihenfolge.

    Zwei: Beispiel

    2.1 Array- oder Listennummern direkt verarbeiten

    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)
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    So verwenden Sie die Funktion np.random.permutation in Python

    2.2 Indirekte Verarbeitung: Die Originaldaten nicht ändern (Verarbeitung von Array-Indizes)

    label = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
    a = np.random.permutation(np.arange(len(label)))
    print("Label[a] :" ,label[a] )
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    So verwenden Sie die Funktion np.random.permutation in Python

    Ergänzung: Im Allgemeinen kann dies nur sein Wird für N-dimensionale Arrays verwendet und kann nur ganzzahlige Skalar-Arrays in Skalarindizes umwandeln. Die Listenstruktur hat keinen Skalarindex label1[a1] Fehler

    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
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    2.3 Beispiel: Zufälliges Mischen von Irisblüten in Irisdaten (kann direkt verwendet werden)

    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:]]
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    Die Umverteilung von Array-Indizes, also skalar Indizes: Weiter Die Markierung beginnt bei 0

    So verwenden Sie die Funktion np.random.permutation in Python

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