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python训练数据时如何打乱训练数据与标签

发布时间:2021-09-01 03:09:39⊙投诉举报

这篇文章主要介绍python训练数据时如何打乱训练数据与标签,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!

如下所示:

<code class="language-python">import numpy as np 
 
data = np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]]) 
y = np.array([1,2,3,4,5])
 
print '-------第1种方法:通过打乱索引从而打乱数据,好处是1:数据量很大时能够节约内存,2每次都不一样----------' 
data = np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]]) 
data_num, _= data.shape #得到样本数 
index = np.arange(data_num) # 生成下标 
np.random.shuffle(index) 
print '-------原数据:----------' 
print '数据:',data 
print '标签:', y
print '-------打乱数据:----------' 
print '数据:',data[index] 
print '标签:',y[index]

print '-------第2种方法:直接的打乱数据,利用随机数种子,好处:每次打乱的顺序是固定的----------' 
data = np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]]) 
y = np.array([1,2,3,4,5])

print '-------原数据:----------' 
print '数据:',data 
print '标签:', y
print '-------打乱数据:----------' 
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(data) 
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(y) 
print '数据:',data 
print '标签:', y</code>

以上是“python训练数据时如何打乱训练数据与标签”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注血鸟云行业资讯频道!


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