使用numpy.random.shuffle函数怎么实现一个顺序打乱功能

这篇文章给大家介绍使用numpy.random.shuffle函数怎么实现一个顺序打乱功能，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

numpy.random.shuffle

在做将caffe模型和预训练的参数转化为tensorflow的模型和预训练的参数，以便微调，遇到如下函数：

def gen_data(source):
  while True:
    indices = range(len(source.images)) # indices = the number of images in the source data set
    random.shuffle(indices)
    for i in indices:
      image = np.reshape(source.images[i], (28, 28, 1))
      label = source.labels[i]
      yield image, label

之前卑鄙陋寡闻，不知道这个用法，按照字面上的意思是打乱，那么这里就应该是让训练数据集中的数据打乱顺序，然后一个挨着一个地(for i in indices)生成训练数据对。下面就从docs.scipy.org中查到的random.shuffle的用法：

numpy.random.shuffle(x)

Modify a sequence in-place by shuffling its contents.

举例

python>>>
>>> arr = np.arange(10)
>>> np.random.shuffle(arr)
>>> arr
[1 7 5 2 9 4 3 6 0 8]

This function only shuffles the array along the first index of a multi-dimensional array（多维矩阵中，只对第一维（行）做打乱顺序操作）:

python>>>
>>> arr = np.arange(9).reshape((3, 3))
>>> np.random.shuffle(arr)
>>> arr
array([[3, 4, 5],
    [6, 7, 8],
    [0, 1, 2]])This function only shuffles the array along the first index of a multi-dimensional array:

关于使用numpy.random.shuffle函数怎么实现一个顺序打乱功能就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。