资讯

精准传达 • 有效沟通

从品牌网站建设到网络营销策划,从策略到执行的一站式服务

python训练数据时如何打乱训练数据与标签-创新互联

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!

专注于为中小企业提供网站设计制作、成都网站建设服务,电脑端+手机端+微信端的三站合一,更高效的管理,为中小企业龙岗免费做网站提供优质的服务。我们立足成都,凝聚了一批互联网行业人才,有力地推动了数千家企业的稳健成长,帮助中小企业通过网站建设实现规模扩充和转变。

如下所示:

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

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,欢迎关注创新互联行业资讯频道!


当前题目:python训练数据时如何打乱训练数据与标签-创新互联
标题URL:http://cdkjz.cn/article/dipehs.html
多年建站经验

多一份参考,总有益处

联系快上网,免费获得专属《策划方案》及报价

咨询相关问题或预约面谈,可以通过以下方式与我们联系

大客户专线   成都:13518219792   座机:028-86922220