In alcuni casi quando si utilizzano array intorpiditi, utilizzare random.shuffle
i dati duplicati creati nell'array.
Un'alternativa è usare numpy.random.shuffle
. Se stai già lavorando con numpy, questo è il metodo preferito rispetto al generico random.shuffle
.
numpy.random.shuffle
Esempio
>>> import numpy as np
>>> import random
Utilizzando random.shuffle
:
>>> foo = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> foo
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
>>> random.shuffle(foo)
>>> foo
array([[1, 2, 3],
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
Utilizzando numpy.random.shuffle
:
>>> foo = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> foo
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
>>> np.random.shuffle(foo)
>>> foo
array([[1, 2, 3],
[7, 8, 9],
[4, 5, 6]])