python训练数据时打乱训练数据与标签的两种方法小结

如下所示：

<code class="language-python">import numpy as np

data = np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]])
y = np.array([1,2,3,4,5])

print '-------第1种方法：通过打乱索引从而打乱数据,好处是1:数据量很大时能够节约内存,2每次都不一样----------'
data = np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]])
data_num, _= data.shape #得到样本数
index = np.arange(data_num) # 生成下标
np.random.shuffle(index)
print '-------原数据：----------'
print '数据：',data
print '标签：', y
print '-------打乱数据：----------'
print '数据：',data[index]
print '标签：',y[index]

print '-------第2种方法：直接的打乱数据,利用随机数种子，好处：每次打乱的顺序是固定的----------'
data = np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4],[5,5]])
y = np.array([1,2,3,4,5])

print '-------原数据：----------'
print '数据：',data
print '标签：', y
print '-------打乱数据：----------'
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(data)
np.random.seed(116)
np.random.shuffle(y)
print '数据：',data
print '标签：', y</code>

来源：https://blog.csdn.net/liuweizj12/article/details/80020861