在神經網絡中，經常會用到批量樣本訓練。我們需要從數組隨機取數據，主要有以下幾種方法：

1、np.random.shuffle：將原數組打亂

import numpy as np

array = np.random.randint(1,100,size=10)

#[63 32 80 33 61 45 28 55 39 80]

batch_size=5

print(array[0:batch_size])

#[63 32 80 33 61]

np.random.shuffle(rand_arr)

print(array[0:batch_size])

#[33 45 80 28 55]

#另一種寫法

# rand_arr = np.arange(array.shape[0])

# np.random.shuffle(rand_arr)

# print(array[rand_arr[0:batch_size]])

# np.random.shuffle(rand_arr)

# print(array[rand_arr[0:5]])

2、np.random.choice：生成亂序的序號，從數據中取出(不改變原始序列)

import numpy as np

array = np.random.randint(1,100,size=10)

#[63 32 80 33 61 45 28 55 39 80]

batch_size=5

slice=np.random.choice(array.shape[0],batch_size)

print(array[slice])

這種方法其實就是生成輸定數量的在某個范圍內的隨機數：

1、隨機取多個數，random.randint()的函數原型為：random.randint(a, b)，用于生成一個指定范圍內的整數。

import random

[random.randint(0,100) for _ in range(10)]

2、在固定列表中隨機去多個數，random.sample的函數原型為：random.sample(sequence, k)，從指定序列中隨機獲取指定長度的片斷。(這里的適用對象是列表類型的數據)

a=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

random.sample(a, 5)

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總結

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