是什么区别numpy.random.shuffle(x)和numpy.random.permutation(x) ？
我已阅读文档页面，但如果有任何两者之间的区别时，我只是想随机洗牌数组中的元素我无法理解。
为了更精确假设我有一个数组x=[1,4,2,8]
如果我要生成x的随机排列，然后就是什么区别shuffle(x)和permutation(x) ？
Answer 1:
np.random.permutation有来自两个不同np.random.shuffle ：
- 如果通过一个数组，它会返回该阵列的一个混洗副本 ;
np.random.shuffle洗牌阵列就地 - 如果传递的整数，它将返回一个混洗范围即
np.random.shuffle(np.arange(n))
如果x是一个整数，随机置换np.arange（X）。 如果x是一个数组，进行复制和随机洗牌的元素。
源代码可能有助于了解这一点：
3280 def permutation(self, object x):
...
3307 if isinstance(x, (int, np.integer)):
3308 arr = np.arange(x)
3309 else:
3310 arr = np.array(x)
3311 self.shuffle(arr)
3312 return arr
Answer 2:
添加到什么@ecatmur说， np.random.permutation当你需要洗牌有序对，尤其是对分类是有用的：
from np.random import permutation
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# Data is currently unshuffled; we should shuffle
# each X[i] with its corresponding y[i]
perm = permutation(len(X))
X = X[perm]
y = y[perm]
文章来源: shuffle vs permute numpy
