我正在尝试随机打乱二维数组。我该怎么做？我只知道用方法洗牌来洗牌一个数组的方法。我应该将所有2d数组组合成一个大数组并洗牌并使其成为2d数组还是有更好的方法？[[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],[2,2,2,2,2,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0,0

在Java中，我知道要打乱ArrayList，方法Collections.shuffle()存在，但是这会打乱整个列表。我如何编写如下方法(或者，有人可以编写并展示给我看吗？)，如下所示:privateArrayListlist;/***Shufflestheconcentsofthearraylistintherange[start,end],and*doesnotdoanythingtotheotherindiciesofthelist.*/publicvoidshuffleArrayListInTheRange(intstart,intend) 最佳答

这个问题在这里已经有了答案:Whyisthisshufflingalgorithmwrong?(1个回答)关闭7年前。Collections.shuffle()向后遍历Collection的每个索引，然后将其与包含或之前的随机索引交换。我想知道为什么，所以我尝试做同样的事情，但交换Collection中的any随机索引。这是Collections.shuffle()代码的洗牌部分:for(inti=size;i>1;i--)swap(arr,i-1,rnd.nextInt(i));这是我的算法:Randomr=newRandom();for(inti=0;i当我在同一个ArrayLis

我正在训练一个神经网络，其中大约5GB的数据存储为numpy数组。数据被分成100000行的block，我已经以随机顺序对所有block进行了六个周期的训练。不幸的是，网络已经开始过度拟合。我认为它仍然有能力更紧密地拟合数据；我怀疑每个block内的内部规律开始相互矛盾，我需要更彻底地洗牌数据，以便它可以训练不同的组合。我想在麻烦获得更多训练数据之前尝试一下。有谁知道生成360万(很长)行numpy数据的新排列的好方法？我考虑过使用oneofthese技术，但是使用numpy.savetxt编写这些数组会产生令人难以置信巨大的文件，而且我不知道如何从标准npy以有助于解决此问题的方式归

这个问题在这里已经有了答案:Functionallyshufflingalist(2个答案)关闭2个月前。对于文本分类项目(年龄)，我正在制作我的数据的一个子集。我制作了3个文件名列表，按年龄排序。我想打乱这些列表，然后将每个打乱后的列表中的5000个文件名append到一个新列表中。结果应该是一个包含15000个文件的数据子集(5000个10秒、5000个20秒、5000个30秒)。在下面你可以看到我到目前为止所写的内容。但我知道random.shuffle返回none并且none类型的对象不可迭代。我怎么解决这个问题？defseed():return0.47231099848tee

我试图仅将列表中的元素从第3位打乱到最后一个位置，以便第1和第2位始终保持原位例如list=['a?','b','c','d','e']进入list=['a?','b','d','e','c']由于某些原因，这不起作用:list=['a?','b','c','d','e']importrandomrandom.shuffle(list[2:])printlist有人知道我做错了什么吗？？到目前为止，唯一对我有用的是这个(已编辑):lists=[['a?','b','c','d','e'],['1?','2','3','4','5','6','7']]importrandomforlis

有没有一种简单的方法可以在python中打乱稀疏矩阵？这就是我打乱非稀疏矩阵的方式:index=np.arange(np.shape(matrix)[0])np.random.shuffle(index)returnmatrix[index]我如何使用numpysparse来做到这一点？ 最佳答案 好的，找到了。稀疏格式在打印输出中看起来有点困惑。index=np.arange(np.shape(matrix)[0])printindexnp.random.shuffle(index)returnmatrix[index,:]

我有一个二维numpy数组，我想将其打乱。最好的方法是将其reshape为1-d、洗牌并再次reshape为2-d，还是可以洗牌而不reshape？仅使用random.shuffle不会产生预期的结果，而numpy.random.shuffle只会随机播放行:importrandomimportnumpyasnpa=np.arange(9).reshape((3,3))random.shuffle(a)printa[[012][345][345]]a=np.arange(9).reshape((3,3))np.random.shuffle(a)printa[[678][345][012

我正在尝试创建一个生成器，该生成器返回给定范围内的数字，这些数字通过函数给出的特定测试foo.但是我希望以随机顺序测试这些数字。以下代码将实现这一点:fromrandomimportshuffledefMyGenerator(foo,num):order=list(range(num))shuffle(order)foriinorder:iffoo(i):yieldi问题此解决方案的问题在于，有时范围会非常大(num的顺序可能是10**8或更高)。这个函数可能会变慢，因为内存中有这么大的列表。我已尝试使用以下代码避免此问题:fromrandomimportrandintdefMyGen

我想知道shufflefunction的时间复杂度在randomPython库/模块中。是O(n)还是小于它？是否有网站显示属于Python库的函数的时间复杂度？ 最佳答案 你不能在小于O(n)的时间内以完全随机的方式打乱列表。implementationofrandom.shuffle()使用Fisher-Yatesshufflealgorithm，很容易看出是O(n)。 关于pythonshuffle算法性能，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：