深度学习shuffle——同时打乱两个数组，并保持一一对应关系不变

自己做数据处理，因为数据比较复杂的关系（我自己也不太熟练），不太方便借助框架封装好了的包

在做到需要打乱数据这一步的时候，遇到了如何打乱数组，使得原始输入与label的对应关系仍然存在

https://stackoverflow.com/questions/4601373/better-way-to-shuffle-two-numpy-arrays-in-unison

以上是StackOverflow上的类似问题的解析

这里记录一个我觉得用起来方便快捷的方法

X = np.array([[1., 0.], [2., 1.], [0., 0.]])

y = np.array([0, 1, 2])

from sklearn.utils import shuffle

X, y = shuffle(X, y, random_state=0)

参考:

https://blog.csdn.net/qq_34447388/article/details/83277451