Python中对数组集进行按行打乱shuffle的方法

在Python编程语言中，处理数据集时，有时我们需要对数据进行随机化操作，例如对数组集按行打乱。这在机器学习、数据分析等领域非常常见，可以用于创建训练集和测试集，或者进行数据预处理。`numpy`库提供了一个方便的函数`numpy.random.shuffle()`，可以帮助我们实现这个功能。本篇文章将详细介绍如何使用`numpy.random.shuffle()`来对二维数组（矩阵）进行按行打乱。 我们需要导入`numpy`库。`numpy`是Python科学计算的核心库，提供了大量的数学函数和高效的数据结构，尤其是对于多维数组处理。通过以下代码导入库： ```python import numpy as np ``` 接下来，我们可以创建一个二维数组，这里使用`numpy.random.randint()`函数生成一个5行3列的二维数组，其中的元素是介于2到10之间的随机整数： ```python y1 = np.random.randint(2, 10, (5, 3)) print("排序列表：", y1) ``` `numpy.random.randint(low, high, shape)`函数会生成一个指定形状的数组，其中每个元素是从`low`（含）到`high`（不含）之间随机取的整数。在这个例子中，我们生成的是一个5x3的矩阵。 然后，我们使用`numpy.random.shuffle()`函数对这个二维数组按行进行打乱。`numpy.random.shuffle()`直接在原数组上进行操作，所以不需要赋值给新的变量： ```python np.random.shuffle(y1) print("随机排序列表：", y1) ``` 运行这段代码后，你会看到原来的有序数组变成了行顺序随机排列的新数组。需要注意的是，`numpy.random.shuffle()`只能用于一维数组或一维数组的切片，所以在对二维数组操作时，它实际上是对数组的行进行打乱，而不是对每个元素进行独立的随机排列。 这个方法对于小规模数据集非常实用，但如果数据量很大，可能需要更高效的随机化策略，比如使用`np.random.permutation()`函数。该函数可以返回一个数组的随机排列，也可以接受一个数组的形状并生成一个相应大小的随机排列索引。如果想保持原数组不变，可以使用这个索引来创建一个新的打乱后的数组。 `numpy.random.shuffle()`是Python中对数组集进行按行打乱的一个简单且高效的方法，尤其适用于需要对数据集进行随机划分或预处理的场景。理解并熟练掌握这种技巧，能够帮助我们在数据处理过程中更加游刃有余。