W niektórych przypadkach przy użyciu tablic numpy, przy użyciu random.shuffle
utworzonych duplikatów danych w tablicy.
Alternatywą jest użycie numpy.random.shuffle
. Jeśli już pracujesz z Numpy, jest to metoda preferowana w stosunku do ogólnej random.shuffle
.
numpy.random.shuffle
Przykład
>>> import numpy as np
>>> import random
Używanie random.shuffle
:
>>> foo = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> foo
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
>>> random.shuffle(foo)
>>> foo
array([[1, 2, 3],
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
Używanie numpy.random.shuffle
:
>>> foo = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> foo
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
>>> np.random.shuffle(foo)
>>> foo
array([[1, 2, 3],
[7, 8, 9],
[4, 5, 6]])