可用于网络训练打乱训练数据个标签,不改变对应关系

方法一: np.random.shuffle (无返回值,直接打乱原列表)

state = np.random.get_state()
np.random.shuffle(train)
np.random.set_state(state)
np.random.shuffle(label)

  

方法二: 返回一个打乱的序列,可将其用于以同一顺序打乱不同列表

shuffle_ix = np.random.permutation(np.arange(len(train_data)))
train_data = train_data[shuffle_ix]
train_label = train_label[shuffle_ix]

  

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