对Python random模块打乱数组顺序的实例讲解_Python

在我们使用一些数据的过程中，我们想要打乱数组内数据的顺序但不改变数据本身，可以通过改变索引值来实现，也就是将索引值重新随机排列，然后生成新的数组。功能主要由python中random模块的sample()函数实现。

1 2	`sample(population, k) method of random.random instance` `chooses k unique random elements` `from` `a population sequence` `or` `set.`

下面的代码实现的是打乱iris数据，iris数据是网上下载的csv格式文件，相信大家不陌生的了，原始数据是三种鸢尾(iris)顺序排列的，三种花分别是：setosa，versicolor 和 virginica ，记录的数据有sepallengthcm（花萼长度）， sepalwidthcm（花萼宽度）， petallengthcm（花瓣长度）， petalwidthcm （花瓣宽度）

对Python random模块打乱数组顺序的实例讲解

在做聚类分析的时候曾经用到过iris数据，当然，如果安装了scikit learn 模块的话，可以通过

1 2	`from` `sklearn` `import` `datasets` `iris` `=` `datasets.load_iris()`

获取

参考链接：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html

下面的程序实现打乱iris的数据顺序：

									import pandas as pd

									import random as rd # 导入random模块，使用里面的sample函数

									from pylab import *

									iris = pd.read_csv('d:\\iris.csv')

									a1=reshape(iris['id'],[150,1])

									a2=reshape(iris['sepallengthcm'],[150,1])

									a3=reshape(iris['sepalwidthcm'],[150,1])

									data=c_[a1,a2,a3]

									idx=rd.sample(range(150),150) 

									iris = data[idx] # 打乱顺序，这里只选取了花萼长度和宽度这两个特征值

2017/7/10 updated

打乱顺序的方法还可以使用random.shuffle(iterable)，这样会直接改变iterable的顺序，shuffle 是洗牌的意思，顾名思义，需要注意的是random.shufle()函数没有返回值，如果写成

1	`mylist` `=` `random.shuffle(list1)`

将不会得到任何结果

以上这篇对python random模块打乱数组顺序的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/55254984

对Python random模块打乱数组顺序的实例讲解

相关文章

热门资讯