深度學習tricks（一）——shuffle——同時打亂兩個陣列，保持原先的對應關係仍然存在

阿新 • • 發佈：2018-12-16

自己做資料處理，因為資料比較複雜的關係（我自己也不太熟練），不太方便藉助框架封裝好了的包

在做到需要打亂資料這一步的時候，遇到了如何打亂陣列，使得原始輸入與label的對應關係仍然存在

以上是StackOverflow上的類似問題的解析

這裡記錄一個我覺得用起來方便快捷的方法

X = np.array([[1., 0.], [2., 1.], [0., 0.]])
y = np.array([0, 1, 2])
from sklearn.utils import shuffle
X, y = shuffle(X, y, random_state=0)

自己做資料處理，因為資料比較複雜的關係（我自己也不太熟練），不太方便藉助框架封裝好了的包在做到需要打亂資料這一步的時候，遇到了如何打亂陣列，使得原始輸入與label的對應關係仍然存在以上是S

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