Python 中常见数据集打乱 方法

第一种方法: 通过index 

x_train, y_train=train_load()

index = [i for i in range(len(x_train))]

np.random.shuffle(index)

x_train= x_train[index]

y_train = y_train[index]

第二种方法.zip()+shuffle()方法

第三种方法：seed()+shuffle

x_batch, y_batch = train_load() #加载我所有的数据,这里想x_batch,Y_batch是list的格式,要注意

seed=100 random.seed(seed) random.shuffle(x_batch) random.seed(seed)#一定得重复在写一遍,和上面的seed要相同,不然y_batch和x_batch打乱顺序会不一样 random.shuffle(y_batch)  

PS:numpy中函数shuffle与permutation都是对原来的数组随机打乱原来的顺序，shuffle中文含义为洗牌，permutation中文含义为排列，区别在于shuffle直接在原来的数组上进行操作，改变原来数组的顺序，无返回值。而permutation不直接在原来的数组上进行操作，而是返回一个新的打乱顺序的数组，并不改变原来的数组。