np.random.shuffle详解

GUYOQ • 2025-04-12 13:00 • 编程

一、什么是np.random.shuffle?

np.random.shuffle是numpy中的一个函数，可以对序列随机进行重排。

该函数采用的是打乱序列的方法，也就是根据序列本身的内部结构，随机打乱内部顺序。具体实现方式会在后面的代码示例中给出。

np.random.shuffle函数的使用方法比较简单，只需要在调用该函数时传入一个序列，该序列就会被随机打乱顺序。

下面是一个简单的示例，展示了如何对一个列表进行随机打乱：

import numpy as np

a = [1, 2, 3, 4, 5]
np.random.shuffle(a)
print(a)

执行以上代码，会输出一个随机打乱后的列表，例如：

[5, 4, 2, 1, 3]

我们也可以对一个多维数组的行进行随机打乱：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
np.random.shuffle(a)
print(a)

执行以上代码，会输出一个随机打乱后的多维数组，例如：

[[4, 5, 6], [7, 8, 9], [1, 2, 3]]

np.random.shuffle函数的实现原理比较简单。在打乱序列之前，我们需要先定义一个随机种子，该随机种子可以控制每次打乱的结果，从而实现可重复的随机打乱效果。

在打乱序列时，我们可以通过两种方式来实现：

1、随机选取一个元素，并将其放到序列的尾部；

2、随机选取一个元素，并将其与序列中某个位置的元素进行交换。

实现方式2相比于实现方式1要更加高效，因为每次只需要交换两个元素的位置即可，而实现方式1需要将一个元素从头移到尾部。

np.random.shuffle函数的应用场景比较多，例如：

1、游戏开发中的随机地图生成；

2、数据挖掘中的样本随机打乱；

3、机器学习中的数据集随机划分等。

下面是一个简单的示例，展示了如何对一个数据集进行随机划分：

import numpy as np

data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
np.random.shuffle(data)

train_data = data[:800]
test_data = data[800:]

以上代码可以将data.csv文件中的数据集随机打乱顺序，并将前800个样本作为训练集，后200个样本作为测试集。

np.random.shuffle函数是numpy中的一个非常常用的函数，可以用来对序列进行随机打乱。

该函数的使用方法非常简单，只需要将需要进行打乱的序列传递给该函数即可。

在实现上，np.random.shuffle函数通过随机交换序列中的元素来实现随机打乱的效果。

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