Hướng dẫn how do i shuffle two arrays together in python? - làm cách nào để trộn hai mảng với nhau trong python?

Question

Giải pháp "đáng sợ" của bạn không có vẻ đáng sợ đối với tôi. Gọi

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

0 cho hai chuỗi có cùng độ dài kết quả trong cùng một số cuộc gọi đến trình tạo số ngẫu nhiên và đây là các phần tử "ngẫu nhiên" duy nhất trong thuật toán shuffle. Bằng cách đặt lại trạng thái, bạn đảm bảo rằng các cuộc gọi đến trình tạo số ngẫu nhiên sẽ đưa ra kết quả tương tự trong cuộc gọi thứ hai tới ____10, do đó toàn bộ thuật toán sẽ tạo ra cùng một hoán vị.

Nội dung chính Show

Numpy Shuffle Hai mảng với chức năng [[0 0] [2 2] [1 1]] [0 2 1] 0 trong Python
Numpy Shuffle hai mảng với hàm [[0 0] [2 2] [1 1]] [0 2 1] 1
Numpy Shuffle Hai mảng tương ứng với hàm [[0 0] [2 2] [1 1]] [0 2 1] 2 trong Python
Bạn có thể xáo trộn một mảng trong Python không?
Làm thế nào để bạn xáo trộn dữ liệu trong Python?
Làm thế nào để bạn xáo trộn một mảng numpy trong Python?
Bạn có thể kết hợp các mảng numpy?

Nếu bạn không thích điều này, một giải pháp khác sẽ là lưu trữ dữ liệu của bạn trong một mảng thay vì hai ngay từ đầu và tạo hai lượt xem vào mảng duy nhất này mô phỏng hai mảng bạn có bây giờ. Bạn có thể sử dụng một mảng duy nhất để xáo trộn và các chế độ xem cho tất cả các mục đích khác.

Ví dụ: Giả sử các mảng

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

2 và

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

3 trông như thế này:

a = numpy.array([[[  0.,   1.,   2.],
                  [  3.,   4.,   5.]],

                 [[  6.,   7.,   8.],
                  [  9.,  10.,  11.]],

                 [[ 12.,  13.,  14.],
                  [ 15.,  16.,  17.]]])

b = numpy.array([[ 0.,  1.],
                 [ 2.,  3.],
                 [ 4.,  5.]])

Bây giờ chúng ta có thể xây dựng một mảng duy nhất chứa tất cả dữ liệu:

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

Bây giờ chúng tôi tạo các chế độ xem mô phỏng bản gốc

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

2 và

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

3:

a2 = c[:, :a.size//len(a)].reshape(a.shape)
b2 = c[:, a.size//len(a):].reshape(b.shape)

Dữ liệu của

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

6 và

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

7 được chia sẻ với

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

8. Để xáo trộn cả hai mảng đồng thời, hãy sử dụng

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

9.

Trong mã sản xuất, tất nhiên bạn sẽ cố gắng tránh tạo bản gốc

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

2 và

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

3 và ngay lập tức tạo ra

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

8,

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

6 và

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

7.

Giải pháp này có thể được điều chỉnh với trường hợp

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

2 và

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

3 có các DTYPE khác nhau.

Một trong những cách dễ nhất để xáo trộn một khung dữ liệu gấu trúc là sử dụng phương pháp mẫu Pandas. DF. Phương pháp mẫu cho phép bạn lấy mẫu một số hàng trong khung dữ liệu gấu trúc theo thứ tự ngẫu nhiên. Bởi vì điều này, chúng tôi chỉ cần chỉ định rằng chúng tôi muốn trả về toàn bộ DataFrame của Pandas, theo thứ tự ngẫu nhiên.

Làm thế nào để bạn xáo trộn một mảng numpy trong Python?

Với sự trợ giúp của phương thức numpy.random.shuffle (), chúng ta có thể nhận được định vị ngẫu nhiên của các giá trị số nguyên khác nhau trong mảng numpy hoặc chúng ta có thể nói rằng tất cả các giá trị trong một mảng sẽ bị xáo trộn ngẫu nhiên. Trả lại: Trả lại mảng numpy được cải tổ.

Bạn có thể kết hợp các mảng numpy?

Tham gia các mảng numpy tham gia có nghĩa là đặt nội dung của hai hoặc nhiều mảng trong một mảng. Trong SQL, chúng tôi tham gia các bảng dựa trên khóa, trong khi trong Numpy, chúng tôi tham gia các mảng theo trục. Chúng tôi vượt qua một chuỗi các mảng mà chúng tôi muốn tham gia vào hàm concatenate (), cùng với trục.

Một trong những cách dễ nhất để xáo trộn một khung dữ liệu gấu trúc là sử dụng phương pháp mẫu Pandas. DF. Phương pháp mẫu cho phép bạn lấy mẫu một số hàng trong khung dữ liệu gấu trúc theo thứ tự ngẫu nhiên. Bởi vì điều này, chúng tôi chỉ cần chỉ định rằng chúng tôi muốn trả về toàn bộ DataFrame của Pandas, theo thứ tự ngẫu nhiên.

Làm thế nào để bạn xáo trộn một mảng numpy trong Python?

Lưu bài viết

Đôi khi, trong khi làm việc với danh sách Python, chúng ta có thể gặp vấn đề trong đó chúng ta cần thực hiện hoạt động Shuffle trong danh sách. Nhiệm vụ này rất dễ dàng và có các chức năng đơn giản có sẵn trong Python để thực hiện điều này. Nhưng đôi khi, chúng ta cần phải xáo trộn hai danh sách để các đơn đặt hàng xáo trộn của họ phù hợp. Hãy để thảo luận về một cách mà nhiệm vụ này có thể được thực hiện. Thứ nhất, các danh sách được nén lại với nhau bằng zip (). Bước tiếp theo là thực hiện shuffle bằng cách sử dụng inbuilt Shuffle () và bước cuối cùng là giải nén các danh sách để tách danh sách bằng cách sử dụng toán tử * & nbsp; & nbsp;
Method : Using zip() + shuffle() + * operator
In this method, this task is performed in three steps. Firstly, the lists are zipped together using zip(). Next step is to perform shuffle using inbuilt shuffle() and last step is to unzip the lists to separate lists using * operator.

Python3

a2 = c[:, :a.size//len(a)].reshape(a.shape)
b2 = c[:, a.size//len(a):].reshape(b.shape)

7

a2 = c[:, :a.size//len(a)].reshape(a.shape)
b2 = c[:, a.size//len(a):].reshape(b.shape)

8

a2 = c[:, :a.size//len(a)].reshape(a.shape)
b2 = c[:, a.size//len(a):].reshape(b.shape)

9

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

0

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

1

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

2

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

3

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

4

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

3

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

6

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

3

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

8

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

3

import numpy as np
from sklearn import utils

array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

array1, array2 = utils.shuffle(array1, array2)
print(array1)
print(array2)

0

import numpy as np
from sklearn import utils

array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

array1, array2 = utils.shuffle(array1, array2)
print(array1)
print(array2)

1

import numpy as np
from sklearn import utils

array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

array1, array2 = utils.shuffle(array1, array2)
print(array1)
print(array2)

2

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

0

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

1

import numpy as np
from sklearn import utils

array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

array1, array2 = utils.shuffle(array1, array2)
print(array1)
print(array2)

5

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

3

import numpy as np
from sklearn import utils

array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

array1, array2 = utils.shuffle(array1, array2)
print(array1)
print(array2)

7

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

3

import numpy as np
from sklearn import utils

array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

array1, array2 = utils.shuffle(array1, array2)
print(array1)
print(array2)

9

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

3

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

4

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

3

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

3____41

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

5

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

6

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

7

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

8

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

5

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

6

import numpy as np

array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

randomize = np.arange(len(array2))

np.random.shuffle(randomize)

array1 = array1[randomize]
array2 = array2[randomize]
print(array1)
print(array2)

1

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

8

import numpy as np

array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

randomize = np.arange(len(array2))

np.random.shuffle(randomize)

array1 = array1[randomize]
array2 = array2[randomize]
print(array1)
print(array2)

3

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

0

import numpy as np

array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

randomize = np.arange(len(array2))

np.random.shuffle(randomize)

array1 = array1[randomize]
array2 = array2[randomize]
print(array1)
print(array2)

5

import numpy as np

array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

randomize = np.arange(len(array2))

np.random.shuffle(randomize)

array1 = array1[randomize]
array2 = array2[randomize]
print(array1)
print(array2)

6

import numpy as np

array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

randomize = np.arange(len(array2))

np.random.shuffle(randomize)

array1 = array1[randomize]
array2 = array2[randomize]
print(array1)
print(array2)

7

import numpy as np

array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

randomize = np.arange(len(array2))

np.random.shuffle(randomize)

array1 = array1[randomize]
array2 = array2[randomize]
print(array1)
print(array2)

8

import numpy as np

array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

randomize = np.arange(len(array2))

np.random.shuffle(randomize)

array1 = array1[randomize]
array2 = array2[randomize]
print(array1)
print(array2)

9

[[2 2]
 [0 0]
 [1 1]]
[2 0 1]

0

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

0

import numpy as np

array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

randomize = np.arange(len(array2))

np.random.shuffle(randomize)

array1 = array1[randomize]
array2 = array2[randomize]
print(array1)
print(array2)

7

import numpy as np

array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

randomize = np.arange(len(array2))

np.random.shuffle(randomize)

array1 = array1[randomize]
array2 = array2[randomize]
print(array1)
print(array2)

6

[[2 2]
 [0 0]
 [1 1]]
[2 0 1]

4__

‘

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

5

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

6

import numpy as np

def shuffle(x, y):
    p = np.random.permutation(len(y))
    return x[p], y[p]


array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

array1, array2 = shuffle(array1, array2)
print(array1)
print(array2)

4

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

8

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

5

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

6

import numpy as np

def shuffle(x, y):
    p = np.random.permutation(len(y))
    return x[p], y[p]


array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

array1, array2 = shuffle(array1, array2)
print(array1)
print(array2)

8

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

8

Đầu ra: & nbsp;

 
The original list 1 : [6, 4, 8, 9, 10]
The original list 2 : [1, 2, 3, 4, 5]
List 1 after shuffle : [6, 10, 4, 8, 9]
List 2 after shuffle : [1, 5, 2, 3, 4]

Làm thế nào để
Python Numpy Howtos
Numpy Shuffle hai mảng

Đã tạo: tháng 5-08, 2021

Numpy Shuffle Hai mảng với chức năng
```
[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]
```
0 trong Python
Numpy Shuffle hai mảng với hàm
```
[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]
```
1
Numpy Shuffle Hai mảng tương ứng với hàm
```
[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]
```
2 trong Python

Hướng dẫn này sẽ giới thiệu cách xáo trộn hai mảng numpy trong Python.

Numpy Shuffle Hai mảng với chức năng [[0 0] [2 2] [1 1]] [0 2 1] 0 trong Python

Numpy Shuffle hai mảng với hàm

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

1

import numpy as np
from sklearn import utils

array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

array1, array2 = utils.shuffle(array1, array2)
print(array1)
print(array2)

Output:

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

Numpy Shuffle Hai mảng tương ứng với hàm

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

2 trong Python

Numpy Shuffle hai mảng với hàm [[0 0] [2 2] [1 1]] [0 2 1] 1

Numpy Shuffle Hai mảng tương ứng với hàm

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

2 trong Python

import numpy as np

array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

randomize = np.arange(len(array2))

np.random.shuffle(randomize)

array1 = array1[randomize]
array2 = array2[randomize]
print(array1)
print(array2)

Output:

[[2 2]
 [0 0]
 [1 1]]
[2 0 1]

Hướng dẫn này sẽ giới thiệu cách xáo trộn hai mảng numpy trong Python.

Numpy Shuffle Hai mảng tương ứng với hàm [[0 0] [2 2] [1 1]] [0 2 1] 2 trong Python

Hướng dẫn này sẽ giới thiệu cách xáo trộn hai mảng numpy trong Python.

import numpy as np

def shuffle(x, y):
    p = np.random.permutation(len(y))
    return x[p], y[p]


array1 = np.array([[0,0], [1,1], [2,2]])
array2 = np.array([0,1,2])

array1, array2 = shuffle(array1, array2)
print(array1)
print(array2)

Output:

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

Giả sử chúng ta có hai mảng có cùng chiều dài hoặc cùng kích thước hàng đầu và chúng ta muốn xáo trộn cả hai theo cách mà các phần tử tương ứng trong cả hai mảng vẫn tương ứng. Trong trường hợp đó, chúng ta có thể sử dụng hàm

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

0 bên trong thư viện

[[0 0]
 [2 2]
 [1 1]]
[0 2 1]

5 trong Python. Hàm

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

0 này lấy các mảng làm tham số đầu vào, xáo trộn chúng một cách nhất quán và trả về một bản sao xáo trộn của mỗi mảng. Xem ví dụ mã sau.

Hướng dẫn how do i shuffle two arrays together in python? - làm cách nào để trộn hai mảng với nhau trong python?

Bạn có thể xáo trộn một mảng trong Python không?

Sử dụng phương thức shuffle () từ thư viện ngẫu nhiên để xáo trộn mảng đã cho. Ở đây chúng tôi đang sử dụng phương thức xáo trộn từ mô-đun ngẫu nhiên tích hợp để xáo trộn toàn bộ mảng cùng một lúc.. Here we are using shuffle method from the built-in random module to shuffle the entire array at once.

Làm thế nào để bạn xáo trộn dữ liệu trong Python?

Một trong những cách dễ nhất để xáo trộn một khung dữ liệu gấu trúc là sử dụng phương pháp mẫu Pandas.DF.Phương pháp mẫu cho phép bạn lấy mẫu một số hàng trong khung dữ liệu gấu trúc theo thứ tự ngẫu nhiên.Bởi vì điều này, chúng tôi chỉ cần chỉ định rằng chúng tôi muốn trả về toàn bộ DataFrame của Pandas, theo thứ tự ngẫu nhiên.use the Pandas sample method. The df. sample method allows you to sample a number of rows in a Pandas Dataframe in a random order. Because of this, we can simply specify that we want to return the entire Pandas Dataframe, in a random order.

Làm thế nào để bạn xáo trộn một mảng numpy trong Python?

Với sự trợ giúp của phương thức numpy.random.shuffle (), chúng ta có thể nhận được định vị ngẫu nhiên của các giá trị số nguyên khác nhau trong mảng numpy hoặc chúng ta có thể nói rằng tất cả các giá trị trong một mảng sẽ bị xáo trộn ngẫu nhiên.Trả lại: Trả lại mảng numpy được cải tổ.numpy. random. shuffle() method, we can get the random positioning of different integer values in the numpy array or we can say that all the values in an array will be shuffled randomly. Return : Return the reshuffled numpy array.

Bạn có thể kết hợp các mảng numpy?

Tham gia các mảng numpy tham gia có nghĩa là đặt nội dung của hai hoặc nhiều mảng trong một mảng.Trong SQL, chúng tôi tham gia các bảng dựa trên khóa, trong khi trong Numpy, chúng tôi tham gia các mảng theo trục.Chúng tôi vượt qua một chuỗi các mảng mà chúng tôi muốn tham gia vào hàm concatenate (), cùng với trục.in NumPy we join arrays by axes. We pass a sequence of arrays that we want to join to the concatenate() function, along with the axis.

programming python Shuffle array Python Np random shuffle Numpy 2 arrays Sklearn shuffle Python array index Shuffle list Python

Hướng dẫn how do i shuffle two arrays together in python? - làm cách nào để trộn hai mảng với nhau trong python?

Python3

Numpy Shuffle Hai mảng với chức năng [[0 0] [2 2] [1 1]] [0 2 1] 0 trong Python

Numpy Shuffle hai mảng với hàm [[0 0] [2 2] [1 1]] [0 2 1] 1

Numpy Shuffle Hai mảng tương ứng với hàm [[0 0] [2 2] [1 1]] [0 2 1] 2 trong Python

Bạn có thể xáo trộn một mảng trong Python không?

Làm thế nào để bạn xáo trộn dữ liệu trong Python?

Làm thế nào để bạn xáo trộn một mảng numpy trong Python?

Bạn có thể kết hợp các mảng numpy?

Bài Viết Liên Quan

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Quảng cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội