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在Python中以相同顺序洗牌两个列表的方法

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简介：
本文介绍了如何使用Python编程语言同步打乱两个列表中的元素顺序，并保持它们之间的对应关系。 在进行机器学习问题时，通常需要准备训练数据，并将样本数据和标签分别存储于两个列表中（例如：train_x = [x1,x2,…,xN] 和 train_y = [y1,y2,…,yN]）。有时为了提高模型的泛化能力或加速收敛过程，会先对这些数据进行随机打乱处理。比如，在使用批量梯度下降算法时，需要确保训练样本是无序且均匀分布的。 实现这一点的方法之一是在两个列表中以相同的顺序进行随机操作。具体而言，可以通过设置一致的随机种子来同步地改变这两个列表中的元素顺序： ```python import random randnum = random.randint(0, 100) random.seed(randnum) # 对 train_x 和 train_y 使用同一个 seed 打乱数据顺序 random.shuffle(train_x) random.shuffle(train_y) ``` 注意，上述代码中通过设置相同的随机种子来确保 `train_x` 和 `train_y` 在打乱时保持同步。

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  • 在Python中以相同顺序洗牌两个列表的方法
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    本文介绍了如何使用Python编程语言同步打乱两个列表中的元素顺序，并保持它们之间的对应关系。 在进行机器学习问题时，通常需要准备训练数据，并将样本数据和标签分别存储于两个列表中（例如：train_x = [x1,x2,…,xN] 和 train_y = [y1,y2,…,yN]）。有时为了提高模型的泛化能力或加速收敛过程，会先对这些数据进行随机打乱处理。比如，在使用批量梯度下降算法时，需要确保训练样本是无序且均匀分布的。 实现这一点的方法之一是在两个列表中以相同的顺序进行随机操作。具体而言，可以通过设置一致的随机种子来同步地改变这两个列表中的元素顺序： ```python import random randnum = random.randint(0, 100) random.seed(randnum) # 对 train_x 和 train_y 使用同一个 seed 打乱数据顺序 random.shuffle(train_x) random.shuffle(train_y) ``` 注意，上述代码中通过设置相同的随机种子来确保 `train_x` 和 `train_y` 在打乱时保持同步。
     
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    本文介绍了如何在Python中将两个字典具有相同键的值进行相加的操作方法，适用于数据处理和分析场景。 两个字典A = {a: 1, b: 2, c: 3} 和 B = {b: 4, c: 6, d: 8} 需要合并，如果键相同则将对应的值相加。 直接使用 `d1.update(d2)` 可以方便地合并两个字典，但这种方式会用后面的字典中的值覆盖前面的字典中相同的键的值。例如： ```python A = {a: 1, b: 2} B = {a: 8, c: 3} A.update(B) print(A) # 输出 {‘a’: 8, ‘b’: 2, ‘c’: 3} ``` 若要实现键相同则值相加的功能，可以采用如下方法： **方法一** 可以通过遍历字典B中的元素并检查它们是否存在于字典A中来完成合并。如果存在，则将对应的值相加；否则直接添加到字典A。 例如： ```python for key, value in B.items(): if key in A: A[key] += value # 如果键已存在，更新为新旧值之和。 else: A[key] = value # 新增一个项 print(A) # 输出 {a: 1, b: 6, c: 9, d: 8} ```
     
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