在python中如何打乱数据？

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

importnumpyasnp
index=[iforiinrange(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

importnumpyasnp
np.random.seed(12)
np.random.shuffle(test_data)
np.random.seed(12)
np.random.shuffle(test_label)