Python中shuffle()函数可以用于什么,用法是怎样
Admin 2022-06-08 群英技术资讯 566 次浏览
在计算机中,机器学习训练是以每个batch为训练单位,并反向传播一次。将一个batch看作一次学习过程,怎么才能学的好呢,当然是学习对的东西,也就是样本要尽可能接近真实的概率分布(模型学习的本质就是去拟合真实的概率分布)。随机打乱后的一段样本比排序后的更加接近真实分布,排序后多了一层相关性,一定程度上表现出不同的概率分布,因此要打乱数据。那在python中有没有打乱顺序,又不影响内容的办法呢?答案当然是有的,就是我们的shuffle()函数。
一、shuffle()函数
是打乱序列里面的元素,并随机排列的。
作用是混排序列中的元素,序列中元素顺序改变,但其内容不变。
二、使用说明
import random random.shuffle (alist )
注意:alist可以使是一个列表,也可以是个序列。shuffle()是不能直接访问的,需要导入random模块。
三、shuffle() 方法
1、将单列表的所有元素随机排列
>>>import random >>>list =[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] >>>random.shuffle(list) >>>list [6,2,4,7,9,3,1,5,8,0]
2、将单列表的所有元素随机排列
a、b、c都是二维列表,我们将a、b、c作为shuffle的参数洗牌打乱一下,发现结果是二维列表行内的顺序不变,列的顺序发生了变化,并且a、b、c三个二维列表的变化是一致的。
from sklearn.utils import shuffle a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] b = [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]] c = [[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]] a, b, c = shuffle(a, b, c) print(a) print(b) print(c)
输出:
[[7, 8, 9], [4, 5, 6], [1, 2, 3]] [[16, 17, 18], [13, 14, 15], [10, 11, 12]] [[25, 26, 27], [22, 23, 24], [19, 20, 21]]
shuffle()函数既可以打乱列表,也可以打乱序列,既可以打乱单列表,也可以打乱多列表。关键是它不影响内容,便于测试使用
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