对Python random模块打乱数组顺序的实例讲解

在我们使用一些数据的过程中，我们想要打乱数组内数据的顺序但不改变数据本身，可以通

在我们使用一些数据的过程中，我们想要打乱数组内数据的顺序但不改变数据本身，可以通过改变索引值来实现，也就是将索引值重新随机排列，然后生成新的数组。功能主要由python中random模块的sample()函数实现。

sample(population, k) method of random.Random instance
 Chooses k unique random elements from a population sequence or set.

下面的代码实现的是打乱iris数据，iris数据是网上下载的csv格式文件，相信大家不陌生的了，原始数据是三种鸢尾(iris)顺序排列的，三种花分别是：setosa，versicolor 和 virginica ，记录的数据有SepalLengthCm（花萼长度）， SepalWidthCm（花萼宽度）， PetalLengthCm（花瓣长度）， PetalWidthCm （花瓣宽度）

在做聚类分析的时候曾经用到过iris数据，当然，如果安装了scikit learn 模块的话，可以通过

from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()

获取

参考链接：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html

下面的程序实现打乱iris的数据顺序：

import pandas as pd
import random as rd # 导入random模块，使用里面的sample函数
from pylab import *
iris = pd.read_csv('D:\\Iris.csv')
a1=reshape(iris['Id'],[150,1])
a2=reshape(iris['SepalLengthCm'],[150,1])
a3=reshape(iris['SepalWidthCm'],[150,1])
data=c_[a1,a2,a3]
idx=rd.sample(range(150),150) 

iris = data[idx] # 打乱顺序，这里只选取了花萼长度和宽度这两个特征值

2017/7/10 updated

打乱顺序的方法还可以使用random.shuffle(iterable)，这样会直接改变iterable的顺序，shuffle 是洗牌的意思，顾名思义，需要注意的是random.shufle()函数没有返回值，如果写成

mylist = random.shuffle(list1)

将不会得到任何结果

以上这篇对Python random模块打乱数组顺序的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。