在做機器學習相關的資料處理時,時常需要將資料進行亂數的打亂,以達到有效的學習到資料的本身.
而在監督式學習之中,除了輸入的資料X 以外還有答案Y,而X與Y是互相對應的,因此在打亂的時候又需要保持資料的對應性,實作方法如下:
載入相關套件
import numpy as np
import random
建立打亂資料的函數(支援多個輸入)
def shuffle(*args): seed = random.randint(0,2**32) rand_state = np.random.RandomState(seed) for lst in args: rand_state.shuffle(lst) rand_state.seed(seed)
測試實驗結果如下:
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Revit 二次開發 (2)
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