Автор оригинала: Team Python Pool.
Вступление
В этом уроке мы узнаем, как найти перестановку массива numpy. Мы можем найти перестановку массива numpy с помощью функции np.random.permutation (). мы будем изучать вычисление этой функции в глубине. Мы дадим вам подробное объяснение каждой части кода с примерами.
Что такое перестановка Numpy?
Numpy – это инструментарий, который помогает нам в работе с числовыми данными. Он содержит набор инструментов для создания структуры данных, называемой массивом Numpy. Это в основном сетка строк и столбцов чисел.
Тупица. случайный. функция permutation() дает нам случайные выборки последовательности перестановок и возвращает последовательность с помощью этого метода. Если x является многомерным массивом, то он перемешивается только вместе со своим первым индексом.
Синтаксис
numpy.random.permutation(x)
Параметры np.random.permutation
x: Это массив. Если вход в x является целочисленным значением, то он случайным образом переставляет np. arange(x). Если вход в x является массивом, то он делает копию и перемешивает элементы случайным образом.
Возвращаемое значение np.random.permutation
Функция np.random.permutation() возвращает перестановочную последовательность или диапазон массива.
Пример np.random.permutation
Давайте подробно разберемся в функции перестановки модуля numpy с помощью различных примеров:
1. Принятие параметра x в качестве целого числа
В этом примере мы будем импортировать библиотеку numpy. Тогда мы будем принимать вход x(параметр) как целое число. После этого мы применим функцию перестановки и увидим результат.
#importing numpy library
import numpy as np
result = np.random.permutation(8)
print("Output : ",result)
Выход:
Output : [1 4 0 7 3 5 6 2]
Объяснение:
- Во-первых, мы импортируем модуль numpy с псевдонимом np.
- Затем мы возьмем переменный результат, в котором мы применили функцию permutation ().
- Наконец, мы напечатали выходные данные, хранящиеся в переменной result.
2. Взятие параметра x в виде массива на np.random.permutation
В этом примере мы будем импортировать библиотеку numpy. Затем мы будем принимать входные данные x(параметр) в виде массива. После этого мы применим функцию перестановки и увидим результат.
#importing numpy library
import numpy as np
arr = [1,2,3,4,5,6]
result = np.random.permutation(arr)
print("Output : ",result)
Выход:
Output : [1 5 3 2 6 4]
Объяснение:
- Во-первых, мы импортируем модуль numpy с псевдонимом np.
- Затем мы возьмем входной массив в переменной с именем arr.
- Затем мы возьмем переменную result, в которой мы применили функцию permutation (), передавая в нее входной массив.
- Наконец, мы напечатали выходные данные, хранящиеся в переменной result.
3. Использование функции диапазона и изменения формы на np.random.permutation
В этом примере мы будем импортировать библиотеку numpy. Затем мы будем использовать функцию np. arange и reshape из библиотеки numpy. После этого мы применим функцию перестановки и увидим результат.
#importing numpy library
import numpy as np
arr = np.arange(16).reshape((4, 4))
result = np.random.permutation(arr)
print("output : ",result)
Выход:
output : [[ 4 5 6 7] [ 0 1 2 3] [ 8 9 10 11] [12 13 14 15]]
Объяснение:
- Во-первых, мы импортируем модуль numpy с псевдонимом np.
- Затем мы возьмем входную переменную ‘arr’ , в которой мы применили функцию numpy arrange() с reshape() .
- Затем мы возьмем переменную result, в которой мы применили функцию permutation (), передавая в нее входной массив.
- Наконец, мы напечатали выходные данные, хранящиеся в переменной result.
4. Реализация графа перестановки на np.random.permutation
В этом примере мы будем импортировать модуль numpy и модуль matplotlib. Затем мы применим функцию перестановки со значением в виде целого числа. После этого мы применим функцию graph и напечатаем результат.
# import numpy import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Using permutation() method arr = np.random.permutation(100) c, bin, ig = plt.hist(arr, 15, density = True) plt.show()
Выход:
Объяснение:
- Во-первых, мы будем импортировать модуль numpy с псевдонимом np и matplotlib. pyplot as plt.
- Затем мы будем использовать функцию перестановки и хранить выходные данные в переменной arr.
- После этого мы будем применять библиотеку pelt с функцией hist для создания гистограммы с их параметрами.
- Наконец-то мы напечатали результат.
- Следовательно, вы можете видеть результат.
Разница между перестановкой и функцией перетасовки
Np.random.permutation()
Функция Numpy.random.permutation() дает нам случайные выборки последовательности перестановок и возвращает последовательность с помощью этого метода.
Numpy.random.shuffle()
Numpy.random.shuffle() функция дает нам измененную последовательность на месте, перетасовывая ее содержимое.
Пример
В этом примере мы будем импортировать библиотеку numpy. Затем мы возьмем входной массив в качестве входных данных. После этого мы будем применять как перестановку функций, так и shuffle . Затем посмотрите необходимые изменения, заполнив выходные данные.
#importing numpy library
import numpy as np
#taking input for permutaion and shuffle function
arr = [2,4,6,8,10]
#applying permutation function
result = np.random.permutation(arr)
#applyimg shuffle function
results = np.random.shuffle(arr)
#printing both the result
print("Permutation output : ",result)
print("shuffle output : ",results)
Выход:
Permutation output : [ 4 8 6 2 10] shuffle output : [4, 6, 2, 8, 10]
Объяснение:
- Во-первых, мы импортировали библиотеку numpy с псевдонимом np.
- Затем мы взяли входной массив в переменной как arr.
- После этого мы применили перестановку numpy() с передачей входного параметра массива.
- Затем мы применили функцию shuffle() и сохранили выходные данные в переменной results.
- Наконец, мы напечатали оба вывода и видим изменения в выводе.
- Следовательно, вы можете видеть результат.
Вывод
В этом уроке мы познакомились с концепцией случайной перестановки numpy. Мы обсудили все способы, с помощью которых мы можем использовать концепцию перестановок, а также подробно обсудили пример. Мы также обсудили разницу между numpy permutation() и numpy shuffle() с подробным объяснением примера. Вы можете использовать функцию перестановки так, как это требуется вам в программе.