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对Python random模块打乱数组顺序的实例讲解
在我们使用一些数据的过程中，我们想要打乱数组内数据的顺序但不改变数据本身，可以通过改变索引值来实现，也就是将索引值重新随机排列，然后生成新的数组。功能主要由python中random模块的sample()函数实现。
sample(population, k) method of random.Random instance
Chooses k unique random elements from a population sequence or set.
下面的代码实现的是打乱iris数据，iris数据是网上下载的csv格式文件，相信大家不陌生的了，原始数据是三种鸢尾(iris)顺序排列的，三种花分别是：setosa，versicolor 和 virginica ，记录的数据有SepalLengthCm（花萼长度）， SepalWidthCm（花萼宽度）， PetalLengthCm（花瓣长度）， PetalWidthCm （花瓣宽度）
在做聚类分析的时候曾经用到过iris数据，当然，如果安装了scikit learn 模块的话，可以通过
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
获取
参考链接：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets/plot_iris_dataset.html
下面的程序实现打乱iris的数据顺序：
import pandas as pd
import random as rd # 导入random模块，使用里面的sample函数
from pylab import *
iris = pd.read_csv('D:\\Iris.csv')
a1=reshape(iris['Id'],[150,1])
a2=reshape(iris['SepalLengthCm'],[150,1])
a3=reshape(iris['SepalWidthCm'],[150,1])
data=c_[a1,a2,a3]
idx=rd.sample(range(150),150)
iris = data[idx] # 打乱顺序，这里只选取了花萼长度和宽度这两个特征值
2017/7/10 updated
打乱顺序的方法还可以使用random.shuffle(iterable)，这样会直接改变iterable的顺序，shuffle 是洗牌的意思，顾名思义，需要注意的是random.shufle()函数没有返回值，如果写成
mylist = random.shuffle(list1)
将不会得到任何结果
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