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在玩python學(xué)習(xí)機器時，對于那種對隨機性不太敏感的模型，理論上說可以不打亂。但敏感不敏感也跟數(shù)據(jù)量級，復(fù)雜度，算法內(nèi)部計算機制都有關(guān)，目前并沒有一個經(jīng)緯分明的算法隨機度敏感度列表。既然打亂數(shù)據(jù)并不會得到一個更差的結(jié)果，一般推薦的做法就是打亂全量數(shù)據(jù)。那怎么打亂呢？今天小編就教大家在python中打亂數(shù)據(jù)集和標(biāo)簽，來看看吧。
創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項目包括武侯網(wǎng)站建設(shè)、武侯網(wǎng)站制作、武侯網(wǎng)頁制作以及武侯網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，武侯網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會效益與經(jīng)濟效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到武侯省份的部分城市，未來相信會繼續(xù)擴大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！
方法一、打亂索引Index
import numpy as np index = [i for i in range(len(test_data))] # test_data為測試數(shù)據(jù) np.random.shuffle(index) # 打亂索引 test_data = test_data[index] test_label = test_label[index]
方法二：通過數(shù)組來shuffle來打亂
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：通過隨機數(shù)打亂
import numpy as np np.random.seed(12) np.random.shuffle(test_data) np.random.seed(12) np.random.shuffle(test_label)
以上就是小編整理的用python打亂數(shù)據(jù)的方法，如果你在玩python機器學(xué)習(xí)的話，可以采取以上方法打亂數(shù)據(jù)哦~更多學(xué)習(xí)推薦：python學(xué)習(xí)網(wǎng)。
網(wǎng)頁題目：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：在python中如何打亂數(shù)據(jù)？
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