python训练数据时打乱训练数据与标签的两种方法小结

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：', yprint '-------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：', yprint '-------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>

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