如何洗牌不同的3 dimentionl，2维列表在Python相同的随机，tensorflow

列表X[1, 100, 5]，list Y[1, 100]是python，tensorflow如何洗牌不同的3 dimentionl，2维列表在Python相同的随机，tensorflow

我要洗牌，X's 100和Y's 100以相同的随机。

X = random.shuffle(X[0]) 
Y=random.shuffle(Y[0]) 

together = zip(X[0], Y[0]) 
together_shuffle = random.shuffle(together) 

together_shuffle= zip(*together_shuffle) 
X[0] = together_shuffle[0] 
Y[0] = together_shuffle[1]

这是正确的？

我该怎么办？

来源

2017-07-27 JY Park

这个代码中的tensorflow在哪里？如果'X'和'Y'是张量，那么你不能将'random.shuffle'应用于它们。 –

对不起。 X，Y是np.array不是列表。所以我使用sklearn.utils.shuffle（x，Y，random_stats = 0）。但是，我不知道这是否正确。如果我使用sklearn的随机播放，我可以随机播放X'100和Y'100吗？ –

在我的代码这个返回noneType因为你的操纵列表...但购买使用random.sample它做工精细，如下解释：Why does random.shuffle return None?

的选择，我不认为X的前两个坐标它会这样工作，也许你想要像AUX = X[:,:,0]一样手工提取它们，如果我明白你想要什么

来源

2017-07-27 08:17:43

对不起。 X，Y是np.array不是列表。所以我使用sklearn.utils.shuffle（x，Y，random_stats = 0）。但我不知道这是否正确。如果我使用sklearn的随机播放，我可以随机播放X'100和Y'100吗？ –

是的，但（如果我理解正确）你想洗牌X和Y的'压缩'的结果和zip（）返回一个列表，如在这里所说：https://docs.python.org/2/library /functions.html#zip –

我不知道sklearn的shuffle tho，但如果您想在不丢失上面的放置信息的情况下对数组进行洗牌，则答案是正确的 –

如何洗牌不同的3 dimentionl，2维列表在Python相同的随机，tensorflow

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