Question

我遇到了numpy.random.shuffle函数的奇怪行为问题。我将属性添加到实例中，但是在重排后它会被删除。

以下是说明问题的代码：

#I'm making a class of time series.
class TimeSeries(object):
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.num_points = len(self.data)

    def __getitem__(self, key):
        return self.data[key]

    def __len__(self):
        return self.num_points

dataset = [TimeSeries(numpy.random.random((10,3))) for _ in range(100)]
#Add new attribute
for ts in dataset:
    ts.weight = 1

dataset[0].weight  #returns 1
numpy.random.shuffle(dataset)
dataset[0].weight  #'numpy.ndarray' object has no attribute 'weight'

我想保留权重属性，但在随机播放后删除。我做了一些试验。我所拥有的是：

如果数据集很小，则不会发生此问题。（例如，范围（100）>＆gt;范围（3））
ids在洗牌后发生变化。
如果没有实现getitem，len方法，则问题不会发生。

随机播放功能发生了什么？这是一个错误吗？我使用的功能是错误的吗？

Answer 1

如果您只是想要随机播放主列表，可以使用

import random
random.shuffle(dataset)

Python：在洗牌后删除实例属性

1 个答案: