今天这篇我们来学习和了解“Python中怎么打乱数据集和标签，有哪些方式”，下文的讲解详细，步骤过程清晰，对大家进一步学习和理解“Python中怎么打乱数据集和标签，有哪些方式”有一定的帮助。有这方面学习需要的朋友就继续往下看吧！

在玩python学习机器时，对于那种对随机性不太敏感的模型，理论上说可以不打乱。但敏感不敏感也跟数据量级，复杂度，算法内部计算机制都有关，目前并没有一个经纬分明的算法随机度敏感度列表。既然打乱数据并不会得到一个更差的结果，一般推荐的做法就是打乱全量数据。那怎么打乱呢？今天小编就教大家在python中打乱数据集和标签，来看看吧。

方法一、打乱索引Index

import numpy as np

index = [i for i in range(len(test_data))] # test_data为测试数据

np.random.shuffle(index) # 打乱索引

test_data = test_data[index]

test_label = test_label[index]

方法二：通过数组来shuffle来打乱

image_list=[]           # list of images label_list=[]           # list of labels temp = np.array([image_list, label_list]) temp = temp.transpose() np.random.shuffle(temp) images = temp[:, 0]     # array of images   (N,) labels = temp[:, 1]

方法三：通过随机数打乱

import numpy as np

np.random.seed(12)

np.random.shuffle(test_data)

np.random.seed(12)

np.random.shuffle(test_label)

以上就是关于“Python中怎么打乱数据集和标签，有哪些方式”的相关知识，感谢各位的阅读，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注群英网络，小编每天都会为大家更新不同的知识。

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