Np random permutation python

numpy.random.RandomState.permutation#

Randomly permute a sequence, or return a permuted range.

If x is a multi-dimensional array, it is only shuffled along its first index.

New code should use the permutation method of a Generator instance instead; please see the Quick Start .

If x is an integer, randomly permute np.arange(x) . If x is an array, make a copy and shuffle the elements randomly.

Returns : out ndarray

Permuted sequence or array range.

which should be used for new code.

>>> np.random.permutation(10) array([1, 7, 4, 3, 0, 9, 2, 5, 8, 6]) # random 

>>> np.random.permutation([1, 4, 9, 12, 15]) array([15, 1, 9, 4, 12]) # random 

>>> arr = np.arange(9).reshape((3, 3)) >>> np.random.permutation(arr) array([[6, 7, 8], # random [0, 1, 2], [3, 4, 5]]) 

Источник

numpy.random.permutation#

Randomly permute a sequence, or return a permuted range.

If x is a multi-dimensional array, it is only shuffled along its first index.

New code should use the permutation method of a Generator instance instead; please see the Quick Start .

If x is an integer, randomly permute np.arange(x) . If x is an array, make a copy and shuffle the elements randomly.

Returns : out ndarray

Permuted sequence or array range.

which should be used for new code.

>>> np.random.permutation(10) array([1, 7, 4, 3, 0, 9, 2, 5, 8, 6]) # random 

>>> np.random.permutation([1, 4, 9, 12, 15]) array([15, 1, 9, 4, 12]) # random 

>>> arr = np.arange(9).reshape((3, 3)) >>> np.random.permutation(arr) array([[6, 7, 8], # random [0, 1, 2], [3, 4, 5]]) 

Источник

numpy.random.permutation#

Randomly permute a sequence, or return a permuted range.

If x is a multi-dimensional array, it is only shuffled along its first index.

New code should use the permutation method of a Generator instance instead; please see the Quick Start .

If x is an integer, randomly permute np.arange(x) . If x is an array, make a copy and shuffle the elements randomly.

Returns : out ndarray

Permuted sequence or array range.

which should be used for new code.

>>> np.random.permutation(10) array([1, 7, 4, 3, 0, 9, 2, 5, 8, 6]) # random 

>>> np.random.permutation([1, 4, 9, 12, 15]) array([15, 1, 9, 4, 12]) # random 

>>> arr = np.arange(9).reshape((3, 3)) >>> np.random.permutation(arr) array([[6, 7, 8], # random [0, 1, 2], [3, 4, 5]]) 

Источник

numpy.random.RandomState.permutation#

Randomly permute a sequence, or return a permuted range.

If x is a multi-dimensional array, it is only shuffled along its first index.

New code should use the permutation method of a Generator instance instead; please see the Quick Start .

If x is an integer, randomly permute np.arange(x) . If x is an array, make a copy and shuffle the elements randomly.

Returns : out ndarray

Permuted sequence or array range.

which should be used for new code.

>>> np.random.permutation(10) array([1, 7, 4, 3, 0, 9, 2, 5, 8, 6]) # random 

>>> np.random.permutation([1, 4, 9, 12, 15]) array([15, 1, 9, 4, 12]) # random 

>>> arr = np.arange(9).reshape((3, 3)) >>> np.random.permutation(arr) array([[6, 7, 8], # random [0, 1, 2], [3, 4, 5]]) 

Источник

Функция np.random.permutation() в Python: случайная перестановка

Чтобы сгенерировать случайные перестановки в Python, вы можете использовать функцию np.random.permutation(). Если предоставленный параметр является многомерным массивом, он перемешивается только вместе со своим первым индексом.

Что такое функция np.random.permutation() в Python?

np.random.permutation() — это математическая функция, случайным образом переставляющая последовательность или возвращающая переставленный диапазон.

Метод random permutation() принимает x, параметр типа int или array_like, и возвращает переставленную последовательность или диапазон массива.

Синтаксис

Параметры

Если x является целым числом, оно случайным образом переставляет np.arange(x).

Если x — массив, сделайте копию и перетасуйте элементы случайным образом.

Возвращаемое значение

Функция np.random.permutation() возвращает переставленную последовательность или диапазон массива.

Шаги для создания случайной перестановки в NumPy

Шаг 1. Импортируйте библиотеку NumPy

Я использую Python 3.8, который является последним на момент написания этого руководства.

Если вы не установили библиотеку NumPy на свой компьютер, вы можете установить ее с помощью следующей команды.

В прошлом, если вы использовали такие пакеты, как Pandas, скорее всего, вы уже установили NumPy.

Теперь давайте продолжим и создадим файл проекта с именем app.py, а внутри этого файла импортируем библиотеку NumPy.

Шаг 2: Определите функцию np.random.permutation()

Функция np.random.permutation() принимает аргумент. Давайте передадим целое число 10 в качестве аргумента.

Это означает, что он выведет 10 элементов, сгенерированных случайным образом в массиве NumPy.

Передача массива в качестве аргумента np.random.permutation()

В приведенном выше примере мы передали цифру(целое число) в качестве аргумента.

Давайте передадим массив целых чисел в аргумент и посмотрим на результат.

Он перетасовывает список и выдает результат.

Передача матрицы в качестве аргумента np.random.permutation()

Numpy.arange() — это встроенная функция numpy, которая возвращает объект ndarray, содержащий равномерно распределенные значения в пределах определенного интервала.

Например, если вы хотите создать значения от 1 до 10, вы можете использовать функцию numpy.arange().

Теперь мы будем использовать функцию arange() для создания значений, а затем преобразуем их в матрицу, а затем передадим матрицу в функцию np.random.permutation().

Источник