洗牌vs排列numpy
numpy.random.shuffle(x)和numpy.random.permutation(x)什么numpy.random.permutation(x) ？
我已经阅读了文档页面，但我不明白两者之间是否有任何区别，我只是想随机洗牌数组的元素。
更确切地说，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)之间的区别是什么？
np.random.permutation有两点区别：
- 如果传递一个数组，它将返回数组的一个混洗副本 ;
np.random.shuffle在arrays中洗牌 - 如果传递一个整数，它将返回一个混洗范围，即
np.random.shuffle(np.arange(n))
如果x是整数，则随机置换np.arange（x）。 如果x是数组，则随机复制并随机移动元素。
源代码可能有助于理解这一点：
3280 def permutation(self, object x): ... 3307 if isinstance(x, (int, np.integer)): 3308 arr = np.arange(x) 3309 else: 3310 arr = np.array(x) 3311 self.shuffle(arr) 3312 return arr
再加上@ecatmur的说法， np.random.permutation在需要对有序对进行混洗时非常有用，尤其对于分类：
from np.random import permutation from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # Data is currently unshuffled; we should shuffle # each X[i] with its corresponding y[i] perm = permutation(len(X)) X = X[perm] y = y[perm]
