在我們使用一些數據的過程中，我們想要打亂數組內數據的順序但不改變數據本身，可以通過改變索引值來實現，也就是將索引值重新隨機排列，然后生成新的數組。功能主要由python中random模塊的sample()函數實現。

sample(population, k) method of random.Random instance Chooses k unique random elements from a population sequence or set.

下面的代碼實現的是打亂iris數據，iris數據是網上下載的csv格式文件，相信大家不陌生的了，原始數據是三種鳶尾(iris)順序排列的，三種花分別是：setosa，versicolor 和 virginica ，記錄的數據有SepalLengthCm（花萼長度）， SepalWidthCm（花萼寬度）， PetalLengthCm（花瓣長度）， PetalWidthCm （花瓣寬度）

在做聚類分析的時候曾經用到過iris數據，當然，如果安裝了scikit learn 模塊的話，可以通過

from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()

獲取

參考鏈接：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html

下面的程序實現打亂iris的數據順序：

import pandas as pdimport random as rd # 導入random模塊，使用里面的sample函數from pylab import *iris = pd.read_csv('D://Iris.csv')a1=reshape(iris['Id'],[150,1])a2=reshape(iris['SepalLengthCm'],[150,1])a3=reshape(iris['SepalWidthCm'],[150,1])data=c_[a1,a2,a3]idx=rd.sample(range(150),150) iris = data[idx] # 打亂順序，這里只選取了花萼長度和寬度這兩個特征值

2017/7/10 updated

打亂順序的方法還可以使用random.shuffle(iterable)，這樣會直接改變iterable的順序，shuffle 是洗牌的意思，顧名思義，需要注意的是random.shufle()函數沒有返回值，如果寫成

mylist = random.shuffle(list1)

將不會得到任何結果

以上這篇對Python random模塊打亂數組順序的實例講解就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持武林站長站。