在深度學習的數(shù)據(jù)訓練過程中，雖然tensorflow和pytorch都會自帶打亂數(shù)據(jù)進行訓練的方法，但是當我們自己生成數(shù)據(jù)，或者某些情況下依然要自己手動打亂順序。

這里介紹如何以相同規(guī)律打亂X，Y兩組數(shù)據(jù)，多組數(shù)據(jù)相同道理。

第一種：(X,Y是list的格式,不是array)

產(chǎn)生相同的種子(seed)打亂順序：

import random
seed =50
x_batch, y_batch,start_num = train_load_order_sharp_5_9(image_list, num, start_num,length)
#加載我所有的數(shù)據(jù),這里想x_batch,Y_batch是list的格式,要注意
random.seed(seed)
random.shuffle(x_batch)
random.seed(seed)#一定得重復在寫一遍,和上面的seed要相同,不然y_batch和x_batch打亂順序會不一樣
random.shuffle(y_batch)

第二種：zip的方式,更加高效：(同第一種,X,Y是list的格式,不是array)

from random import shuffle
shuffle_data=True
if shuffle_data:
  c = list(zip(x_batch,y_batch))
  shuffle(c)
  x_batch,y_batch = zip(*c)

舉個例子：

>>> a=[1,2,3,4]
>>> b=[11,22,33,44]
>>> c=list(zip(a,b))
>>> shuffle(c)
>>> a,b = zip(*c)
>>> a
(2, 4, 3, 1)
>>> b
(22, 44, 33, 11)
#這里就讓a,b以相同的規(guī)律被打亂

補充：python打亂列表的方法解決問題_Python 如何隨機打亂列表(List)排序

現(xiàn)在有一個list:[1,2,3,4,5,6]，我需要把這個list在輸出的時候，是以一種隨機打亂的形式輸出。

專業(yè)點的術(shù)語：將一個容器中的數(shù)據(jù)每次隨機逐個遍歷一遍。

注意：不是生成一個隨機的list集。

環(huán)境：

Python 3.6

解決方案：

方案一：

有人可能會通過Random內(nèi)置函數(shù)，來間接實現(xiàn)想要的結(jié)果。但是這種方式，太原始，也不夠優(yōu)雅，而且有種重復造輪子的嫌疑。這里我就不貼我自己通過random實現(xiàn)的效果了。

方案二：

Random中有一個random.shuffle()方法提供了完美的解決方案。代碼如下：

x = [1,2,3,4,5,6]
random.shuffle(x)
print(x)

輸出結(jié)果：

第一次輸出內(nèi)容：[6, 5, 1, 3, 2, 4]

第二次輸出內(nèi)容：[6, 1, 3, 5, 2, 4]

第三次輸出內(nèi)容：[5, 3, 1, 2, 4, 6]

從結(jié)果我們可以看出，輸出是完全隨機的，代碼量就兩行，不需要random，不需要for循環(huán)。

源碼解讀：

def shuffle(self, x, random=None):
"""Shuffle list x in place, and return None.

原位打亂列表，不生成新的列表。

Optional argument random is a 0-argument

function returning a random float in [0.0, 1.0);

if it is the default None,

the standard random.random will be used.

可選參數(shù)random是一個從0到參數(shù)的函數(shù)，返回[0.0,1.0)中的隨機浮點；

如果random是缺省值None，則將使用標準的random.random()。

"""
if random is None:
randbelow = self._randbelow
for i in reversed(range(1, len(x))):
# pick an element in x[:i+1] with which to exchange x[i]
j = randbelow(i + 1)
x[i], x[j] = x[j], x[i]
else:
_int = int
for i in reversed(range(1, len(x))):
# pick an element in x[:i+1] with which to exchange x[i]
j = _int(random() * (i + 1))
x[i], x[j] = x[j], x[i]

注意 ：

從代碼的注釋，我們看到random.shuffle()是對原list做修改，如果需要保留原list，請注意這個細節(jié)。

以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

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