如何仅在Python中逐行打乱多维数组(所以不要打乱列)。我正在寻找最有效的解决方案，因为我的矩阵非常庞大。是否也可以在原始数组上高效地执行此操作(以节省内存)？例子:importnumpyasnpX=np.random.random((6,2))print(X)Y=???shufflebyrowonlynotcolls???print(Y)我现在期待的是原始矩阵:[[0.482521640.12013048][0.772543550.74382174][0.451741860.8782033][0.756230830.71763107][0.268092530.75144034][0
numpy.random.shuffle(x)和numpy.random.permutation(x)有什么区别？我已经阅读了文档页面，但是当我只想随机打乱数组的元素时，我无法理解两者之间是否有任何区别。更准确地说，假设我有一个数组x=[1,4,2,8]。如果我想生成x的随机排列，那么shuffle(x)和permutation(x)有什么区别？ 最佳答案 np.random.permutation与np.random.shuffle有两个不同:如果传递一个数组，它会返回一个打乱后的数组副本；np.random.shuffle就地打
numpy.random.shuffle(x)和numpy.random.permutation(x)有什么区别？我已经阅读了文档页面，但是当我只想随机打乱数组的元素时，我无法理解两者之间是否有任何区别。更准确地说，假设我有一个数组x=[1,4,2,8]。如果我想生成x的随机排列，那么shuffle(x)和permutation(x)有什么区别？ 最佳答案 np.random.permutation与np.random.shuffle有两个不同:如果传递一个数组，它会返回一个打乱后的数组副本；np.random.shuffle就地打
我正在使用nltk库的movie_reviews语料库，其中包含大量文档。我的任务是通过数据预处理而不是预处理来预测这些评论的性能。但是有问题，在列表documents和documents2我有相同的文档，我需要对它们进行洗牌以在两个列表中保持相同的顺序。我不能单独洗牌，因为每次洗牌时，我都会得到其他结果。这就是为什么我需要用相同的顺序一次洗牌，因为我需要最后比较它们(这取决于顺序)。我正在使用python2.7示例(实际上是标记化的字符串，但不是相对的):documents=[(['plot:twoteencouplesgotoachurchparty,'],'neg'),(['dr
我正在使用nltk库的movie_reviews语料库，其中包含大量文档。我的任务是通过数据预处理而不是预处理来预测这些评论的性能。但是有问题，在列表documents和documents2我有相同的文档，我需要对它们进行洗牌以在两个列表中保持相同的顺序。我不能单独洗牌，因为每次洗牌时，我都会得到其他结果。这就是为什么我需要用相同的顺序一次洗牌，因为我需要最后比较它们(这取决于顺序)。我正在使用python2.7示例(实际上是标记化的字符串，但不是相对的):documents=[(['plot:twoteencouplesgotoachurchparty,'],'neg'),(['dr
为什么random.shuffle在Python中返回None？>>>x=['foo','bar','black','sheep']>>>fromrandomimportshuffle>>>printshuffle(x)None如何获得洗牌后的值而不是None？ 最佳答案 random.shuffle()更改x列表就地。就地改变结构的PythonAPI方法通常返回None，而不是修改后的数据结构。>>>x=['foo','bar','black','sheep']>>>random.shuffle(x)>>>x['black','b
为什么random.shuffle在Python中返回None？>>>x=['foo','bar','black','sheep']>>>fromrandomimportshuffle>>>printshuffle(x)None如何获得洗牌后的值而不是None？ 最佳答案 random.shuffle()更改x列表就地。就地改变结构的PythonAPI方法通常返回None，而不是修改后的数据结构。>>>x=['foo','bar','black','sheep']>>>random.shuffle(x)>>>x['black','b
我很难在Spark文档中找到会导致随机播放的操作和不会导致随机播放的操作。在这个列表中，哪些会导致洗牌，哪些不会？map和过滤器没有。但是，我不确定其他人。map(func)filter(func)flatMap(func)mapPartitions(func)mapPartitionsWithIndex(func)sample(withReplacement,fraction,seed)union(otherDataset)intersection(otherDataset)distinct([numTasks]))groupByKey([numTasks])reduceByKey(
我很难在Spark文档中找到会导致随机播放的操作和不会导致随机播放的操作。在这个列表中，哪些会导致洗牌，哪些不会？map和过滤器没有。但是，我不确定其他人。map(func)filter(func)flatMap(func)mapPartitions(func)mapPartitionsWithIndex(func)sample(withReplacement,fraction,seed)union(otherDataset)intersection(otherDataset)distinct([numTasks]))groupByKey([numTasks])reduceByKey(
我最近发现自己需要确保我的list没有按顺序排列。Hibernate很好地以完美的顺序返回它。愚蠢的hibernate，不读我的心。我查看了我的JavaAPI，它告诉我它的shuffle方法是这样做的:使用默认随机源随机排列指定列表。作为好奇的乔治，我想知道这到底意味着什么。有没有我可以学习的数学类(class)？我可以看到代码吗？Java，你对我的ArrayList做了什么？!？!？更具体地说，这里使用了哪些数学概念？ 最佳答案 是的，你可以看一下代码；它基本上是一个Fisher-Yatesshuffle.在这里(感谢OpenJD
