开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在不打乱原始列表的情况下打乱复制的列表？

在不打乱原始列表的情况下打乱复制的列表，可以通过以下步骤实现：

首先，创建一个原始列表，用于存储数据。
然后，使用某种算法（如Fisher-Yates算法）对原始列表进行随机排序，生成一个打乱后的列表。
接下来，创建一个复制列表，将原始列表的元素逐个复制到复制列表中。
最后，将打乱后的列表中的元素与复制列表中的元素一一对应，即可得到一个打乱复制的列表。

这样做的好处是，在不改变原始列表的顺序的情况下，生成一个与原始列表元素一一对应的打乱复制列表。

以下是一个示例代码（使用Python语言）：

import random

# 创建原始列表
original_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# 使用Fisher-Yates算法对原始列表进行随机排序
shuffled_list = original_list.copy()
random.shuffle(shuffled_list)

# 创建复制列表
copied_list = original_list.copy()

# 将打乱后的列表中的元素与复制列表中的元素一一对应
result_list = []
for i in range(len(original_list)):
    result_list.append((shuffled_list[i], copied_list[i]))

# 输出结果
print(result_list)

在这个示例中，我们首先创建了一个原始列表original_list，然后使用random.shuffle()函数对其进行随机排序，生成了一个打乱后的列表shuffled_list。接着，我们创建了一个复制列表copied_list，将原始列表的元素逐个复制到复制列表中。最后，我们通过遍历打乱后的列表和复制列表，将它们的元素一一对应，得到了一个打乱复制的列表result_list。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可以根据具体需求进行调整和优化。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库 MySQL 版（CDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云原生应用引擎（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
人工智能平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ailab
物联网开发平台（IoT Explorer）：https://cloud.tencent.com/product/iothub
移动推送服务（信鸽）：https://cloud.tencent.com/product/tpns
对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
区块链服务（TBaaS）：https://cloud.tencent.com/product/tbaas
腾讯云元宇宙：https://cloud.tencent.com/solution/virtual-universe

相关搜索:随机打乱DataFrames列表中的列我怎样才能用真正的打乱所有元素来打乱列表列表呢？如何在Kotlin中打乱可变列表的元素？React-Spring useTransition打乱我的列表项我怎样才能在不重复的情况下打乱列表？在python中打乱字典列表中的键和值如何在不复制列表的情况下将列表传递给线程，同时销毁原始列表如何打乱列表中的项目，同时避免任何项目留在原来的位置？如何在不产生StackOverflowError的情况下复制嵌套列表追加到复制的列表会追加到原始列表更改我的新列表而不更改原始列表如何在不打乱边框的情况下在表行上加删除线如何在不打乱其他值的情况下对堆叠的numpy数组进行排序如何在不打乱mysql表格排列的情况下选择表中的特定eid 如何在不修改原始列表的情况下在Python中反转列表如何在不更改整个列表的情况下编辑列表中的项目？如何在不创建嵌套列表的情况下在erlang中连接列表？在不滚动列表的情况下重建容器列表如何在不导入的情况下在python中“深度复制”2d列表如何在不创建新列表的情况下递增列表中的数字？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Python随机打乱列表中的元素

随机打乱列表中的元素自己写函数用于随机打乱列表中的元素方案一：交换法随机选取原列表索引，将索引位置上的值进行交换 import random def random_list1(li):...li[index1] return li li = [1, 2, 3, 4, 5] test = random_list1(li) print(test) 方案二：随机选取并重新添加到一个列表...首先生成原列表的拷贝a_copy，新建一个空列表result，然后随机选取拷贝列表中的值存入空列表result，然后删除 import random def random_list2(a):...result) 方案三：系统自带函数shuffle import random test = [1, 2, 3, 4, 5] random.shuffle(test) print(test) Python的random.shuffle...()函数可以用来乱序序列，它是在序列的本身打乱，而不是新生成一个序列。

6.6K2 0

面试题：Python中random.shuffle的作用

random.shuffle 是 Python 标准库中 random 模块的一个函数，用于将序列（如列表）中的元素随机打乱位置。这个函数会就地修改传入的序列，而不是创建一个新的打乱顺序的副本。...Original list:", my_list) # 打乱列表中的元素 random.shuffle(my_list) # 打印打乱后的列表 print("Shuffled list:", my_list...注意事项： random.shuffle 接受一个序列（如列表、元组）作为参数，并就地打乱这个序列的元素。如果你需要保留原始序列不变，可以先复制序列，然后对副本使用 random.shuffle。...random.shuffle 不返回任何值，它直接修改传入的序列。...使用副本进行打乱：如果你不想修改原始列表，可以首先复制列表，然后对副本使用 random.shuffle： import random # 创建并复制列表 original_list = [1, 2

1121 0

Python 如何随机打乱列表(List)排序

场景：现在有一个list:[1,2,3,4,5,6]，我需要把这个list在输出的时候，是以一种随机打乱的形式输出。专业点的术语：将一个容器中的数据每次随机逐个遍历一遍。...但是这种方式，太原始，也不够优雅，而且有种重复造轮子的嫌疑。这里我就不贴我自己通过random实现的效果了。方案二： Random中有一个random.shuffle()方法提供了完美的解决方案。...源码解读：此部分原文链接：Python中打乱列表顺序 random.shuffle()的使用方法[1] def shuffle(self, x, random=None): """Shuffle...原位打乱列表，不生成新的列表。...” 参考资料 [1] Python中打乱列表顺序 random.shuffle()的使用方法: https://blog.csdn.net/chichu261/article/details/83302736

7.6K1 0

基于tensorflow的图像处理(三) 多线程输入图像处理框架

tf.train.string_input_producer函数会使用初始化提供的文件列表创建一个输入队列，输入队列中原始的元素为文件列表中的所有文件。创建好的输入队列可以作为文件读取函数的参数。...features['j']])coord.request_stop()coord.join(threads)以上打印将输出： [0, 0] [0, 1] [1, 0] [1, 1] [0, 0] [0, 1] 在不打乱文件列表的情况下...import tensorflow as tf # 创建文件列表，并通过文件列表创建输入文件队列。在调用输入数据处理流程前，需要# 统一所有原始数据的格式并将它们存储到TFRecord文件中。...# 的原始数据，label为该样例所对应的标签。...从图中可以看出，输入数据处理的第一步为获取存储训练数据的文件列表，这个文件列表为{A、B、C}，通过tf.train.string_input_producer函数，可以选择性地将文件列表中的顺序打乱，

1.2K3 0

Python 如何随机打乱列表(List)排序

场景：现在有一个list:[1,2,3,4,5,6]，我需要把这个list在输出的时候，是以一种随机打乱的形式输出。专业点的术语：将一个容器中的数据每次随机逐个遍历一遍。...但是这种方式，太原始，也不够优雅，而且有种重复造轮子的嫌疑。这里我就不贴我自己通过random实现的效果了。方案二： Random中有一个random.shuffle()方法提供了完美的解决方案。...源码解读：此部分原文链接：Python中打乱列表顺序 random.shuffle()的使用方法 def shuffle(self, x, random=None): """Shuffle list...原位打乱列表，不生成新的列表。...可选参数random是一个从0到参数的函数，返回[0.0,1.0)中的随机浮点；如果random是缺省值None，则将使用标准的random.random()。

2.1K0 0

Python3中zip函数使用详解

zip函数简介在 Python 2.x中，zip() 函数返回的是一个列表。...Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号 ( )，列表使用方括号 [ ]。语法格式 zip 语法格式： zip([iterable, ...])...a = [1, 2, 3] b = [4, 5, 6] # list() 转换为列表 zip_list = list(zip(a, b)) print(zip_list) 如果各个迭代器的元素个数不一致...，则返回列表长度与最短的对象相同。...= list(zip(x, y)) print("原始数据：%s" % zipped_data) # 打乱样本的数据，random使用的是原地操作的方式，没有任何返回值 # shuffle:打乱顺序

3723 1

前端测试题:(解析)React中，key的作用是？

考核内容: 前端Reactjs实战用法题发散度: ★★★ 试题难度: ★★★ 看看大家的选择解题: 在react的使用过程中遇到过这样的警告，需要对渲染的组件添加key属性，那么，这个key属性的作用到底是什么呢...我们可以通过同一个数组testArray来渲染两个不同的列表，一个列表项指定了key属性，另一个不指定key属性，然后我们观察他们打乱前后的运行结果。...打乱顺序前，在input中填入内容打乱顺序后我们可以观察一下，打乱顺序后，有无指定key属性运行结果的异同。...相同的是，每一个项的input中的value都得到了保留不同的是，如果我们不指定key属性，列表中组件的标题和input在打乱顺序之后，好像已经对不上号了，那么，是什么原因造成的呢？...所以要确保key值的唯一，事实上如果key值不唯一的话，react只会渲染第一个，剩下的react会认为是同一项，直接忽略。在线测试: 答案： A.

4962 0

python产生随机数的方法_产生随机数的函数

.从序列中随机选取一个元素: random.choice([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0]) 6.在一些特殊的情况下可能对序列进行一次打乱操作: random.shuffle...([2,5,7,8,9,11,3]) 6.把序列中的数据打乱：np.random.shuffle(item) import numpy as np #产生n维的均匀分布的随机数 print(np.random.rand...#产生n个0--1之间的随机数 print(np.random.random(10)) #从序列中选择数据 print(np.random.choice([2,5,7,8,9,11,3])) #把序列中的数据打乱...#np.random.shuffle(item) 不会参数返回值，改变的话是在原列表中修改的 item = [2,5,7,8,9,11,3] np.random.shuffle(item) print...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

1.7K2 0

python日常刷题（二）

错题集一，max比较和列表推导式注意当列表中的元素是字符串的时候，max和min比较时比较的是字符串，如下： list = ["1","49","30",'9','0'] print(min(list...)) print(max(list)) 虽然我希望能够输出0和49，但是比较的时候是根据字符串的比较规则，导致输出的是9和0 如果希望输出里面的最小数字和最大数字，我们可以先把它们转换成整型如，解决下题...shuffle函数是Python内置库random中的一个函数，用于将序列（如列表、元组或字符串）中的元素随机打乱顺序。...如果未指定或为None，则使用默认的随机数生成器。返回值：直接对原序列进行修改，返回打乱顺序后的序列。...示例： import random # 打乱列表的顺序 lst = [1, 2, 3, 4, 5] random.shuffle(lst) print(lst)

711 0

python中产生随机数的代码_python生成1～10的随机偶数

(n,m,k) 5.从序列中随机选取一个元素: random.choice([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0]) 6.在一些特殊的情况下可能对序列进行一次打乱操作...2的随机整数 print( random.randrange(1,100,2) ) # 将序列a中的元素顺序打乱 a=[1,3,5,6,7] random.shuffle...: np.random.random(10) 5.从序列中选择数据: np.random.choice([2,5,7,8,9,11,3]) 6.把序列中的数据打乱：np.random.shuffle...) #从序列中选择数据 print(np.random.choice([2,5,7,8,9,11,3])) #把序列中的数据打乱 #np.random.shuffle(item) 不会参数返回值，改变的话是在原列表中修改的...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

1.4K1 0

请解释如何实现算法 PERMUTE-BY-SORTING，以处理两个或更多优先级相同的情形。也就是说，即使有两个或更多优先级相同

最后，返回打乱顺序后的元素列表。在这里插入图片描述在这里插入图片描述华为盘古：算法 PERMUTE-BY-SORTING 是一种用于处理多个优先级相同情况的方法。...具体来说，它将选择的最优子序列与原始输入序列相加，然后重复这个过程多次，直到所有的子序列都被选择过，而最优子序列的长度最小为止。...2.生成一个随机数，用于决定每个元素在列表中的位置。如果多个元素优先级相同，则需要随机决定它们的相对位置。 3.打乱排序后的结果。可以使用随机数或硬币来随机决定元素的相对位置。...，list 是输入的列表，返回值是一个新的排序后的列表。...在排序后，使用随机数生成器来打乱结果，然后再打乱一次以增加随机性。对于多个优先级相同的情形，可以在排序时使用不同的随机数生成器，以确保随机性。

1411 0

Python3 编程注意点

: 创建数字列表 list(range(1,6,2)) # [1,3,5] 列表解析 list=[condition for val in list] 复制列表的正确做法是使用切片 lista=listb...[:]，而不是直接复制检查特定值是否在列表中 val (not) in list:，返回bool Python中的逻辑操作符为 and or 和 not，而不是 && || 和 !...(), age=int(age) 定义函数 def func(): ，return 可返回任意类型，函数中修改传入的列表参数是永久性的，如果不想在函数中修改列表，可以传入列表的切片形式，如 func(list...list打乱，会改变该list；sample(list, n) # 将 list 的前 n 个元素打乱，返回一个新 list，不会修改原来的 list 二维列表（m行n列）初始化（全0）的正确方法：dim2...（乘以 m 相当于把对象的引用复制了m次，如果修改二维列表中的一个元素，则该列的所有元素都会被修改）。

1.1K5 0

shuffle洗牌算法java_洗牌算法shuffle

2.洗牌算法洗牌就是将原有的排序打乱的一个过程，我们可以通过抽牌、换牌和插牌三种方式进行洗牌。...⑤现在在步骤3中写下的数字序列就是原始序列的随机排列。理论上的费舍尔-耶茨洗牌算法的时间复杂度为O(n²)，空间复杂度O(n)。...，但Durstenfeld的解决方案是将“删除”的数字移到列表的末尾，然后将每个被删除的数字交换为最后一个未删除的数字迭代，简言之：每次迭代时交换这个被取出的数字到原始列表的最后。...主意事项： 1)用List list=ArrayList(Arrays.asList(ia))，用shuffle()打乱不会改变底层数组的顺序。...2)用List list=Arrays.aslist(ia)，然后用shuffle()打乱会改变底层数组的顺序。可以使用洗牌算法实现扫雷。

1K1 0

你的神经网络不起作用的37个理由

如果对一个模型进行微调，要仔细检查预处理，因为它应该与原始模型的训练相同。 4. 验证输入数据是否正确。 5. 从一个非常小的数据集（2-20个样本）开始。对它进行过度拟合，并逐渐添加更多的数据。...打乱数据集如果你的数据集没有被打乱，并且有一个特定的顺序（按标签排序），这可能会对学习产生负面影响。打乱你的数据集以避免这种情况。确保输入和标签打的乱顺序相同。 8....检查损失函数如果你实现了自己的损失函数，请检查它是否有错误并添加单元测试。通常情况下，我的损失值会略微不正确，并小程度的降低网络的性能。 19....对输入维使用奇怪的数字（例如，每个维使用不同的素数)，并检查它们如何在网络中传播。 26. 进行梯度检查如果你手工实现梯度下降，进行梯度检查可以确保你的反向传播能够正常工作。...30.减少正规化过多的正则化会导致网络严重不拟合。减少正则化，如dropout、batch norm、weight/bias L2正则化等。

7660 0

python生成随机数方法小结

在python中用于生成随机数的模块是random,在使用前需要import import numpy as np ---- 添加随机种子，是的每次生成的随机数是不变的 np.random.seed...---- random.randrange random.randrange(a, b, step):在指定的集合[a,b)中,以step为基数随机取一个数.如random.randrange(0...---- random.choice random.choice(sequence):从特定序列中随机取一个元素,这里的序列可以是字符串,列表,元组等,例: ?...---- random.shuffle random.shuffle(lst):将列表中的元素打乱,洗牌.例: ?...---- random.sample random.sample(sequence,k):从指定序列在随机抽取定长序列,原始序列不变,例: ? ----

1.4K3 0

独家 | 你的神经网络不起作用的37个理由（附链接）

如果对一个模型进行微调，要仔细检查预处理，因为它应该与原始模型的训练相同。 4. 验证输入数据是否正确。 5. 从一个非常小的数据集（2-20个样本）开始。对它进行过度拟合，并逐渐添加更多的数据。...打乱数据集如果你的数据集没有被打乱，并且有一个特定的顺序（按标签排序），这可能会对学习产生负面影响。打乱你的数据集以避免这种情况。确保输入和标签打的乱顺序相同。 8....检查损失函数如果你实现了自己的损失函数，请检查它是否有错误并添加单元测试。通常情况下，我的损失值会略微不正确，并小程度的降低网络的性能。 19....对输入维使用奇怪的数字（例如，每个维使用不同的素数)，并检查它们如何在网络中传播。 26. 进行梯度检查如果你手工实现梯度下降，进行梯度检查可以确保你的反向传播能够正常工作。...30.减少正规化过多的正则化会导致网络严重不拟合。减少正则化，如dropout、batch norm、weight/bias L2正则化等。

8101 0

微信小程序设置预览页面的三种方式

在默认的情况下，每次保存编译之后，展现的都是/pages/index/index页面，而不是我们期望预览的页面，需要手动进行点击跳转，影响开发效率。...一、（不推荐）在app.json中设置pages属性数组的顺序，将需要预览的页面路径设置为第一个设置方式: ?...image.png 缺点：每次调整页面都需要手动调整代码，如果上线的时候没调整过来会有风险。会打乱页面的正常顺序。在多人开发的情况下，每次merge的时候需要调整为index页，否则会冲突。...image.png 缺点：每次调整页面都需要手动调整代码，如果上线的时候没调整过来会有风险。会打乱页面的正常顺序。在多人开发的情况下，每次merge的时候需要调整为index页，否则会冲突。...无法传递参数如果不填，将默认为 pages 列表的第一项三、（推荐）在开发者工具内设置编译模式设置方式： ? ? 使用：选择刚才设置的编译模式 ?

2.9K5 0

独家 | 你的神经网络不起作用的37个理由（附链接）

如果对一个模型进行微调，要仔细检查预处理，因为它应该与原始模型的训练相同。 4. 验证输入数据是否正确。 5. 从一个非常小的数据集（2-20个样本）开始。对它进行过度拟合，并逐渐添加更多的数据。...打乱数据集如果你的数据集没有被打乱，并且有一个特定的顺序（按标签排序），这可能会对学习产生负面影响。打乱你的数据集以避免这种情况。确保输入和标签打的乱顺序相同。 8....检查损失函数如果你实现了自己的损失函数，请检查它是否有错误并添加单元测试。通常情况下，我的损失值会略微不正确，并小程度的降低网络的性能。 19....对输入维使用奇怪的数字（例如，每个维使用不同的素数)，并检查它们如何在网络中传播。 26. 进行梯度检查如果你手工实现梯度下降，进行梯度检查可以确保你的反向传播能够正常工作。...30.减少正规化过多的正则化会导致网络严重不拟合。减少正则化，如dropout、batch norm、weight/bias L2正则化等。

7742 0

python数据分析(1)-numpy产生随机数

简单随机数：产生简单的随机数据，可以是任何维度 2. 排列：将所给对象随机排列 3. 分布：产生指定分布的数据，如高斯分布等 4....（2）只要用户不设置随机种子，那么在默认情况下随机种子来自系统时钟（即定时/计数器的值）（3）随机数产生的算法与系统有关，Windows和Linux是不同的，也就是说，即便是随机种子一样，不同系统产生的随机数也不一样...）内产生随机数 size：随机数的shape，可以为元祖或者列表，[2,3]表示2维随机数，维度为（2,3） random([size]) 同random_sample([size]) 同random_sample...排列函数名称函数功能参数说明 shuffle(x) 打乱对象x（多维矩阵按照第一维打乱）矩阵或者列表 permutation(x) 打乱并返回该对象（多维矩阵按照第一维打乱）整数或者矩阵代码示例...rand_data) print(rand_data) out： [[4 4 4 8] [5 6 8 2] [1 7 6 6]] [[4 4 4 8] [1 7 6 6] [5 6 8 2]] （按照行打乱了

3.2K8 0

【Kaggle竞赛】数据准备

前言：在我们做图像识别的问题时，碰到的数据集可能有多种多样的形式，常见的文件如jpg、png等还好，它可以和tensorflow框架无缝对接，但是如果图像文件是tif等tensorflow不支持解码的文件格式...TensorFlow读取图像，返回Tensor格式）打乱数据（随机打乱数据）划分batch（根据硬件规格，可设置相应较大的batch）程序设计我这里以Histopathologic Cancer...Detection比赛为例，编写数据准备的程序，这个程序，我写了两个版本，前期的获取文件名函数都差不多，后面的打乱数据和划分batch部分，一个版本是采用numpy+python自带的功能完成的，后面一个版本是用...TensorFlow的数据集Dataset框架完成打乱图像数据和划分batch的功能(也可采用队列形式)。...为了加快程序的速度，本程序的读取图像数据是按照一个批次来读取的，先随机打乱文件名数据之后，然后划分文件名batch，再开始读取图像数据，这样就得到了一个batch的图像数据，shape为（batch,img_w

1.2K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭