本篇文章介绍了如何在Python中使用numpy库对多维数组集合进行逐行随机排序的方法和技巧。适合数据分析和科学计算领域人员阅读学习。
在Python编程语言中处理数据集时，有时我们需要对数据进行随机化操作，比如按行打乱数组。这种需求常见于机器学习、数据分析等领域，在创建训练集与测试集或进行预处理步骤时尤为有用。“numpy”库提供了一个名为`numpy.random.shuffle()`的函数来实现这一功能。
首先需要导入“numpy”库：
```python
import numpy as np
```
接下来，我们可以使用`np.random.randint(2, 10, (5,3))`创建一个二维数组。该命令会生成一个包含介于2到9之间随机整数的5行3列矩阵。
然后，我们利用`numpy.random.shuffle()`函数对这个二维数组进行按照行顺序打乱处理：
```python
np.random.shuffle(y1)
print(经过随机排序后的列表：, y1)
```
执行上述代码后，可以看到原有序排列的数组变为了新的行顺序随机排列形式。需要注意的是，“numpy.random.shuffle()”函数只能对一维数组或其切片进行操作，在二维数组的情况下它实际上是对每一行进行了打乱处理。
对于大规模数据集来说，除了使用`np.random.shuffle()`外还可以考虑采用“np.random.permutation()”，该方法可以返回一个随机排列的数组或者生成指定大小的新索引。如果需要保持原始数组不变，则可以通过新创建的一个索引来实现对原数组内容的重新排序。
总之，“numpy.random.shuffle()”是Python中用于按行打乱二维数组的有效工具，适用于数据集划分或预处理等场景。掌握这种技巧有助于在数据分析过程中更加灵活高效地操作和利用数据。
5星
