在python中如何打乱数据?

　　在玩python学习机器时，对于那种对随机性不太敏感的模型，理论上说可以不打乱。但敏感不敏感也跟数据量级，复杂度，算法内部计算机制都有关，目前并没有一个经纬分明的算法随机度敏感度列表。既然打乱数据并不会得到一个更差的结果，一般推荐的做法就是打乱全量数据。那怎么打乱呢?今天小编就教大家在python中打乱数据集和标签，来看看吧。

　　方法一、打乱索引Index

　　import numpy as np

　　index = [i for i in range(len(test_data))] # test_data为测试数据

　　np.random.shuffle(index) # 打乱索引

　　test_data = test_data[index]

　　test_label = test_label[index]

　　方法二：通过数组来shuffle来打乱

　　image_list=[] # list of images

　　label_list=[] # list of labels

　　temp = np.array([image_list, label_list])

　　temp = temp.transpose()

　　np.random.shuffle(temp)

　　images = temp[:, 0] # array of images (N,)

　　labels = temp[:, 1]

　　方法三：通过随机数打乱

　　import numpy as np

　　np.random.seed(12)

　　np.random.shuffle(test_data)

　　np.random.seed(12)

　　np.random.shuffle(test_label)

　　以上内容为大家介绍了在python中如何打乱数据?希望对大家有所帮助，如果想要了解更多Python相关知识，请关注多测师。https://www.e70w.com/xwzx/