在計算機中，機器學習訓練是以每個batch為訓練單位，并反向傳播一次。將一個batch看作一次學習過程，怎么才能學的好呢，當然是學習對的東西，也就是樣本要盡可能接近真實的概率分布(模型學習的本質就是去擬合真實的概率分布)。隨機打亂后的一段樣本比排序后的更加接近真實分布，排序后多了一層相關性，一定程度上表現出不同的概率分布，因此要打亂數據。那在python中有沒有打亂順序，又不影響內容的辦法呢?答案當然是有的，就是我們的shuffle()函數。

一、shuffle()函數

是打亂序列里面的元素，并隨機排列的。

作用是混排序列中的元素，序列中元素順序改變，但其內容不變。

二、使用說明

importrandom

random.shuffle(alist)

注意：alist可以使是一個列表，也可以是個序列。shuffle()是不能直接訪問的，需要導入random模塊。

三、shuffle()方法

1、將單列表的所有元素隨機排列

>>>importrandom

>>>list=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

>>>random.shuffle(list)

>>>list

[6,2,4,7,9,3,1,5,8,0]

2、將單列表的所有元素隨機排列

a、b、c都是二維列表，我們將a、b、c作為shuffle的參數洗牌打亂一下，發現結果是二維列表行內的順序不變，列的順序發生了變化，并且a、b、c三個二維列表的變化是一致的。

fromsklearn.utilsimportshuffle

a=[[1,2,3],

[4,5,6],

[7,8,9]]

b=[[10,11,12],

[13,14,15],

[16,17,18]]

c=[[19,20,21],

[22,23,24],

[25,26,27]]

a,b,c=shuffle(a,b,c)

print(a)

print(b)

print(c)

輸出：

[[7,8,9],[4,5,6],[1,2,3]]

[[16,17,18],[13,14,15],[10,11,12]]

[[25,26,27],[22,23,24],[19,20,21]]

shuffle()函數既可以打亂列表，也可以打亂序列，既可以打亂單列表，也可以打亂多列表。關鍵是它不影響內容，便于測試使用。

以上內容為大家介紹了python中的shuffle怎么用?，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注IT培訓機構:千鋒教育。