python - 每次在 Python 中运行代码时,如何以相同的顺序随机化 pandas 列?

标签 python pandas numpy random

这是我的代码:

random_idx = np.random.permutation(len(cIds))
train_Ids = cIds[random_idx[:train_size]]

现在,我希望每次运行这行代码时列表都以相同的顺序随机化。

注意:我不想在文本文件中保存 random_idx 变量,并获取相同的列表。

最佳答案

您可以使用 seed为了告诉 numpy 生成相同的随机数:

np.random.seed(seed=1234)
random_idx = np.random.permutation(len(cIds))

同于:

np.random.seed(1234)
random_idx = np.random.permutation(len(cIds))

或者

random_idx = np.random.RandomState(seed=1234).permutation(len(cIds)

seed: Must be convertible to 32 bit unsigned integers`

关于python - 每次在 Python 中运行代码时,如何以相同的顺序随机化 pandas 列?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53893109/

相关文章:

python - Python 中的 Pyserial(列出没有 for 循环的可用组件)

python - 对于计算次数随 n 波动的递归函数,Big-O 复杂度是多少?

python - 循环df并创建新的df

Pandas Dataframe groupby 将标签包含在 numpy 数组中

python - 将 200 个大小为 (100*100) 的 2-d numpy 数组堆叠在 3-d numpy 数组 (200 * 100 * 100) 中

python - 附加在列表列表中

python - 根据值到值子集的值更改 pandas 数据框中的值

python - LSTM 预处理 : Build 3d arrays from pandas data frame based on ID

python /数巴 : Trouble creating custom type using Numba Extension API

python - 当行可以属于多个组时,对 pandas Series 或 DataFrame 的行进行分组