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！
如下所示：
<code class="language-python">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</code>
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