在python3中使用shuffle函數(shù)要注意的地方

更新時(shí)間：2020年02月28日 09:59:20 作者：雞啄米的時(shí)光機(jī)

今天小編就為大家分享一篇在python3中使用shuffle函數(shù)要注意的地方，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

1 shuffle函數(shù)與其他函數(shù)不一樣的地方

shuffle函數(shù)沒有返回值！shuffle函數(shù)沒有返回值！shuffle函數(shù)沒有返回值！僅僅是實(shí)現(xiàn)了對list元素進(jìn)行隨機(jī)排序的一種功能

請看下面的坑

1.1 誤認(rèn)為shuffle函數(shù)會(huì)有一個(gè)返回值的錯(cuò)誤例子

num1 = list(range(1,39526)) #產(chǎn)生1-39525的數(shù)
num2 = random.shuffle(num1)
num3 = num2[0:30000] #取前30000個(gè)行號的元素
num4 = num2[30000:39524] #取到后面9525個(gè)元素

執(zhí)行結(jié)果：

 File "E:/pythonProj/test2/readDatasetCSVfile.py", line 122, in <module>
 num3 = num2[0:30000] #取前30000個(gè)行號的元素
 TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

從這個(gè)錯(cuò)誤中我們也可以看出來，指明obiect沒有類型，其實(shí)現(xiàn)在這個(gè)num2中是null，什么也沒有，因?yàn)閟huffle沒有返回值，所以自然會(huì)報(bào)這種類型的錯(cuò)誤。

1.2 正確使用shuffle函數(shù)的例子

num1 = list(range(1,39526)) #產(chǎn)生1-39525的數(shù)
random.shuffle(num1) #注意shuffle沒有返回值，該函數(shù)完成一種功能，就是對list進(jìn)行排序打亂
num3 = num1[0:30000] #取前30000個(gè)行號的元素
num4 = num1[30000:39524] #取到后面9525個(gè)元素

這個(gè)時(shí)候才順利運(yùn)行通過！

補(bǔ)充拓展：對python中使用shuffle和permutation對列表進(jìn)行隨機(jī)洗牌的區(qū)別

函數(shù)：shuffle將列表的所有元素隨機(jī)排序，不生成新的數(shù)組返回

示例：

import random

list = [20, 16, 10, 5];
random.shuffle(list) # 參數(shù)只能是列表，元組、字典、字符串會(huì)報(bào)錯(cuò)
print("隨機(jī)排序列表 : ", list)
random.shuffle(list)
print("隨機(jī)排序列表 : ", list)

執(zhí)行結(jié)果：

函數(shù)：permutation 返回排列范圍的隨機(jī)列表或返回一個(gè)新的打亂順序的數(shù)組，并不改變原來的數(shù)組，

如果輸入是一個(gè)多維數(shù)組，則它只沿其第一個(gè)索引進(jìn)行無序排列

示例：

import numpy as np
new_arr = np.random.permutation(10)
print(new_arr)
new_arr1 = np.random.permutation([1, 4, 9, 12, 15]) # 參數(shù)為列表
print(new_arr1)
arr = np.arange(9).reshape((3, 3))
new_arr2 = np.random.permutation(arr)
print(new_arr2)
new_arr3 = np.random.permutation([{"a": 1, "b": 2}, [{"e": 5}, {"c": 3}, {"d": 4}], [{"f": 6}, {"g": 8}]])# 子數(shù)組中的排列順序不變
print(new_arr3)
new_arr4 = np.random.permutation((1, 4, 9, 12, 15)) #可以傳元組參數(shù)
print(new_arr4)
import numpy as np
new_arr = np.random.permutation(10)
print(new_arr)
new_arr1 = np.random.permutation([1, 4, 9, 12, 15])
print(new_arr1)
arr = np.arange(9).reshape((3, 3))
new_arr2 = np.random.permutation(arr)
print(new_arr2)
new_arr3 = np.random.permutation([{"a": 1, "b": 2}, [{"e": 5}, {"c": 3}, {"d": 4}], [{"f": 6}, {"g": 8}]]) # 子數(shù)組中的排列順序不變
print(new_arr3)

執(zhí)行結(jié)果：