Python Random Shuffle 列表随机打乱

Python Random Shuffle 列表随机打乱Python Random Shuffle是Python内置的随机打乱列表的函数,适用于插入迭代器到列表中,可以通过随机打乱列表的顺序来增强数据的不确定性。该函数主要有两个参数,一个是需要打乱的列表,另一个是用于随机打乱列表的随机种子。当随机种子不变的情况下,每次随机得到的结果都是相同的,这正好可以用于数据可重现性的情景中。而当随机种子变化时,则可以用于演示统计学上无序的随机数据的情景中。

一、Python Random Shuffle概述

Python Random Shuffle是Python内置的随机打乱列表的函数,适用于插入迭代器到列表中,可以通过随机打乱列表的顺序来增强数据的不确定性。该函数主要有两个参数,一个是需要打乱的列表,另一个是用于随机打乱列表的随机种子。当随机种子不变的情况下,每次随机得到的结果都是相同的,这正好可以用于数据可重现性的情景中。而当随机种子变化时,则可以用于演示统计学上无序的随机数据的情景中。

import random
original_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
random.shuffle(original_list)
print(original_list)

上述代码将会输出一个被随机打乱顺序的原始列表。想要得到同样的结果,则需要设置随机种子。

import random
original_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
random.seed(1)
random.shuffle(original_list)
print(original_list)

上述代码将输出随机结果,但随机结果会保持相同,因为设置了相同的随机种子。如果要得到不同的结果,则可以更改随机种子。

二、Python Random Shuffle的应用场景

Python Random Shuffle适用于一些需要随机性的场景中,比如打乱数据集,增加数据的多样性,降低过拟合的风险。通过多次打乱数据集,可以得到多个随机样本,而这些样本的分布因为随机性的影响而变得更加多样化。

下面以文本分类为例,说明Python Random Shuffle的应用场景。

corpus = [['I', 'like', 'python'], ['Python', 'is', 'easy'], ['machine', 'learning', 'is', 'fun']]
label = [1, 2, 3]
dataset = list(zip(corpus, label))
random.shuffle(dataset)

在上述代码中,我们首先将语料库corpus和标签label进行打包,按照随机顺序打乱数据集dataset。这样可以通过多组不同的数据训练得到不同的分类模型,提高模型的泛化能力。

三、Python Random Shuffle的局限性

虽然Python Random Shuffle能够有力地应用于一些随机数据的场景中,但它也有一些局限性。

首先,Python Random Shuffle并不是完全随机的。虽然它可以打乱列表数据的顺序,但打乱的方法并不是真正的随机,而是通过随机的方式改变了数据的排列方式。因此,它并不能完全满足某些需要真正随机数据的场景,比如密码学或者游戏中需要的真随机数问题。

其次,Python Random Shuffle在某些情况下,可能导致数据的重复。如果列表中有一些条目是相同的,则打乱后可能会得到相同的结果。这种情况下,很难保证得到完全的打乱结果。为了避免这种情况,可以先使用set()去重,然后再进行随机打乱。

四、总结

Python Random Shuffle是一款十分实用的随机打乱函数,能够优化数据集,提高模型的泛化能力。在使用时需要注意该函数存在的一些局限性,如数据集中存在重复值时需要进行set()处理,以避免数据重复。同时在一些需要真正随机数的场景中不适用,需要使用其他方法来获取真随机数。

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