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
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 pdimport 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新闻热点
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