使用numpy.random.permutation打乱数据并保持x和y的映射关系

在机器学习任务中，我们经常需要对训练数据进行随机打乱，以确保模型在训练过程中不会因为数据的顺序而产生偏差。然而，在打乱数据时，我们需要保持每个特征向量 x 和其对应的标签 y 之间的映射关系不变。下面是一个具体的示例，展示如何使用 numpy.random.permutation 函数实现这一目标。

import numpy as np # 定义训练数据和标签 y = np.array([[1], [2], [3]]) x = np.array([['agg'], ['asdgfasdfg'], ['asdfffffffffff']]) # 生成随机索引 shuffle_indices = np.random.permutation(np.arange(len(y))) # 使用随机索引打乱数据 x_shuffled = x[shuffle_indices] y_shuffled = y[shuffle_indices] # 输出结果 print(x_shuffled) print(y_shuffled)

运行上述代码后，输出结果如下：

[['asdfffffffffff'] ['asdgfasdfg'] ['agg']] [[3] [2] [1]]

通过这种方式，我们可以确保在打乱数据的同时，每个 x 和其对应的 y 之间的映射关系保持不变。这对于许多机器学习任务来说是非常重要的，因为它确保了数据的一致性和正确性。