Pythonrandom 模块打乱数组顺序
在我们使⽤⼀些数据的过程中，我们想要打乱数组内数据的顺序但不改变数据本⾝，可以通过改变索引值来实现，也就是将索引值重新随机排列，然后⽣成新的数组。功能主要由python中random模块的sample()函数实现。
下⾯的代码实现的是打乱iris数据，iris数据是⽹上下载的csv格式⽂件，相信⼤家不陌⽣的了，原始数据是三种鸢尾(iris)顺序排列的，三种花分别是：setosa ，versicolor
和 virginica  ，记录的数据有SepalLengthCm （花萼长度）， SepalWidthCm （花萼宽度）， PetalLengthCm （花瓣长度）， PetalWidthCm （花瓣宽度）
在做聚类分析的时候曾经⽤到过iris数据，当然，如果安装了scikit learn  模块的话，可以通过
获取
参考链接：
下⾯的程序实现打乱iris的数据顺序：
2017/7/10 updated
sample(population, k) method  of  random .Random  instance
Chooses  k  unique  random  elements  from  a  population  sequence  or  set .
from  sklearn import  datasets
iris = datasets.load_iris()
import  pandas as  pd
import  random as  rd  # 导⼊random 模块，使⽤⾥⾯的sample 函数
from  pylab import  *
iris = pd.read_csv('D:\\Iris.csv')
a1=reshape(iris['Id'],[150,1])
random在python中的意思
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]  # 打乱顺序，这⾥只选取了花萼长度和宽度这两个特征值
打乱顺序的⽅法还可以使⽤random.shuffle(iterable)，这样会直接改变iterable的顺序，shuffle 是洗牌的意思，顾名思义，需要注意的是random.shufle()函数没有返回值，如果写成
mylist = random.shuffle(list1)
将不会得到任何结果

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