首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Python:对包含重复项的字符串数组进行混洗,同时保持项的分发

Python中可以使用random模块的shuffle函数对包含重复项的字符串数组进行混洗,同时保持项的分发。shuffle函数会随机打乱数组中的元素顺序。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import random

def shuffle_array(arr):
    random.shuffle(arr)
    return arr

# 测试
arr = ['apple', 'banana', 'cherry', 'apple', 'banana']
shuffled_arr = shuffle_array(arr)
print(shuffled_arr)

输出结果可能是:

代码语言:txt
复制
['banana', 'apple', 'banana', 'cherry', 'apple']

在这个例子中,我们定义了一个名为shuffle_array的函数,它接受一个字符串数组作为参数。函数内部使用random.shuffle函数对数组进行混洗,并返回混洗后的数组。

这个方法适用于任何包含重复项的字符串数组,无论数组的长度和元素内容如何。它可以用于打乱数据集、生成随机排列的测试数据等场景。

腾讯云相关产品中,可以使用云函数(SCF)来实现类似的功能。云函数是一种无服务器计算服务,可以在云端运行代码,无需关心服务器的运维和扩展。您可以使用Python编写云函数,通过调用腾讯云提供的API来实现对包含重复项的字符串数组进行混洗的功能。

更多关于腾讯云云函数的信息,请参考:腾讯云云函数产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Pyspark学习笔记(四)弹性分布式数据集 RDD(上)

④.分区 当从数据创建 RDD 时,它默认 RDD 中元素进行分区。默认情况下,它会根据可用内核数进行分区。...**重新分区**, PySpark 提供了两种重新分区方式; 第一:使用repartition(numPartitions)从所有节点数据方法,也称为完全, repartition()方法是一非常昂贵操作...更多细节和例子,请查看后续博文 7、RDD类型 除了包含通用属性和函数基本类型BaseRDD外,RDD还有以下常见类型: PairRDD: 由键值组成RDD,比如前面提到用wholeTextFiles...()方法读取内容就是以键值形式存在 DoubleRDD: 由双精度浮点数组RDD。...PySpark Shuffle 是一昂贵操作,因为它涉及以下内容 ·磁盘输入/输出 ·涉及数据序列化和反序列化 ·网络输入/输出 分区大小和性能 根据数据集大小,较多内核和内存可能有益或有害我们任务

3.8K10
  • Pyspark学习笔记(四)弹性分布式数据集 RDD 综述(上)

    ③创建空RDD 5、RDD并行化 6、PySpark RDD 操作 7、RDD类型 8、操作 系列文章目录: ---- # 前言 本篇主要是RDD做一个大致介绍,建立起一个基本概念...所谓记录,类似于表中一“行”数据,一般由几个字段构成。记录,是数据集中唯一可以区分数据集合,RDD 各个分区包含不同一部分记录,可以独立进行操作。...**重新分区**, PySpark 提供了两种重新分区方式; 第一:使用repartition(numPartitions)从所有节点数据方法,也称为完全, repartition()方法是一非常昂贵操作...()方法读取内容就是以键值形式存在 DoubleRDD: 由双精度浮点数组RDD。...PySpark Shuffle 是一昂贵操作,因为它涉及以下内容 ·磁盘输入/输出 ·涉及数据序列化和反序列化 ·网络输入/输出 分区大小和性能 根据数据集大小,较多内核和内存可能有益或有害我们任务

    3.9K30

    【Spark】Spark之how

    开销很大,需要将所有数据通过网络进行(shuffle)。 (5) mapPartitions:将函数应用于RDD中每个分区,将返回值构成新RDD。 3....转换 - Value – 多RDD (1) union:生成一个包含两个RDD中所有元素RDD。不会去重,不进行。 (2) intersection:求两个RDD共同元素RDD。...会去掉所有重复元素(包含单集合内原来重复元素),进行。 (3) subtract:返回一个由只存在于第一个RDD中而不存在于第二个RDD中所有元素组成RDD。不会去除重复元素,需要。...从HDFS上读取输入RDD会为数据在HDFS上每个文件区块创建一个分区。从数据RDD派生下来RDD则会采用与其父RDD相同并行度。...Spark提供了两种方法操作并行度进行调优: (1) 在数据操作时,使用参数方式为RDD指定并行度; (2) 对于任何已有的RDD,可以进行重新分区来获取更多或者更少分区数。

    92220

    Python|有趣shuffle方法

    下面我们简单介绍一下他用法。我们通过一张图来了解一下它。 ? 简单了解random库使用方法后,我们再来了解一下shuffle函数。我们将学习如何使用随机模块shuffle方法来数据。...2.2 Python shuffling list每次都能获得相同结果 如何使用参数列表进行无序排列,以便每次进行无序排列时都产生相同结果?...3、在Python中改组一个字符串 random.shuffle不适用于字符串。也就是说,它不能接受字符串参数。如果尝试执行以下操作,将出现错误。 ? 我们得到类型错误:“str”对象不支持分配。...我们首先定义了一个新列表来存储新排序,再用新方法来进行随机排序。 5、使用相同顺序一次洗牌两个Python列表 假设您想随机播放两个列表,但又想保持相同随机播放顺序。...6、在Python中改组多维数组 假设您有一个多维数组,并且想要对其进行无序排列。在这个例子中,我使用numpy模块创建一个二维数组

    3.3K10

    论文研读-用于处理昂贵问题广义多任务优化GMFEA

    决策变量转换策略根据每个任务估计最优值来调整个体位置,以便增强优化过程中知识转移。(是一种使用部分优解进行线性领域适应方法) 还引入决策变量策略来处理具有不同数量决策变量MFO问题。...决策变量策略不仅可以改变染色体中决策变量顺序,使每个变量都有机会与其他任务进行通信,从而提高知识转移效率,还可以替换未使用决策变量。用相应有用信息来保证转移知识质量。...(本质还是一种基于最优解(集合)线性变换) 最近,提出了将一任务转换为另一任务线性化域自适应 [38]。...需要指出是,本文提出思想与[38]中思想不同,G-MFEA 将所有任务转换到一个新空间,同时保持相同几何特性,从而避免 MFEA 多样化能力不利影响 人口并执行全局搜索。...给定两个随机选择双亲,决策变量顺序会进一步受到干扰,未使用变量在进行分类交配之前会被决策变量洗牌策略所取代。算法6中描述了决策变量策略。 应该注意是,生成子代也在转换解决方案空间中。

    1K10

    键值操作

    在除分组操作和聚合操作之外操作中也能改变 RDD 分区。Spark 提供了 repartition() 函数。它会把数据通过网络进行,并创建出新分区集合。...在 Python 中以字符串顺序整数进行自定义排序: rdd.sortByKey(ascending=True, numPartitions=None, keyfunc = lambda x: str...Q:为什么分区之后userData就不会发生(shuffle)了? A:先看一下定义:是Spark对于重新分发数据机制,以便于它在整个分区中分成不同组。...然后通过第一个 RDD 进行哈希分区,创建出了第二个 RDD。 (2)从分区中获益操作 Spark 许多操作都引入了将数据根据键跨节点进行过程。...RDD 还没有被计算出来,那么跨节点数据就不会发生了。

    3.4K30

    卷积神经网络学习路线(十九) | 旷世科技 2017 ShuffleNetV1

    架构利用两个操作:逐点组卷积(pointwise group convolution)和通道(channel shuffle),与现有的其他SOTA模型相比,在保证精度同时大大降低了计算量。...方法 针对组卷积通道 现代卷积神经网络会包含多个重复模块。...通道算法过程如下: 一个卷积层分为g组,每组有n个通道 reshape成(g, n) 再转置为(n, g) Flatten操作,分为g组作为下一层输入。...通道Shuffle操作是可微,模型可以保持end-to-end训练。 单元 在实际过程中,我们构建了一个ShuffleNet Unit(单元),便于后面组合为网络模型。 ?...结论 论文针对现多数有效模型采用逐点卷积存在问题,提出了组卷积和通道处理方法,并在此基础上提出了一个ShuffleNet unit,后续该单元做了一系列实验验证,证明了ShuffleNet

    99120

    ImageDataGenerator

    每个像素S和V分量进行指数运算(指数因子在0.25到4之间), 增加光照变化; 噪声扰动(noise): 图像每个像素RGB进行随机扰动, 常用噪声模式是椒盐噪声和高斯噪声; 错切变换(shear...当给出一个数时,图片同时在长宽两个方向进行同等程度放缩操作;当给出一个list时,则代表[width_zoom_range, height_zoom_range],即分别对长宽进行不同程度放缩。...directory: 字符串,目标目录路径,其中包含在 dataframe 中映射所有图像。 x_col: 字符串,dataframe 中包含目标图像文件夹目录列。...batch_size: 批量数据尺寸(默认:32)。 shuffle: 是否数据(默认:True) seed: 可选和转换随即种子。...shuffle: 是否数据(默认 True)。 seed: 可选随机种子,用于和转换。 save_to_dir: None 或 字符串(默认 None)。

    1.7K20

    为了不让GPU等CPU,谷歌提出“数据回波”榨干GPU空闲时间,训练速度提升3倍多

    为此,Google AI团队,提出一种简单数据回波(Data Echoing)方法,可以解决这个问题。该方法最多能将训练速度加速3倍以上,且模型精度没有明显影响。...与其等待更多数据,不如利用已有的数据来使加速器保持忙碌状态。 ? 在加速器空置50%情况下,预处理batch第一个优化步骤之后,我们可以重复利用该batch再进行一次训练。...如果重复数据与新数据一样有用,训练效率会提高一倍。 实际上,由于重复数据不如新数据有用,因此数据回波提供加速要小一些,但和加速器处于空闲状态相比,仍然可以提供明显加速。...数据回波在样本级别对数据进行,而batch回波则对重复批次序列进行。另外还可以在数据扩充之前插入缓冲区,以使重复数据每个副本略有不同,因此不是简单机械重复,而是更接近一个新样本。...我们将回波因子定义为重复每个数据次数,对于以上任务,回波因子最大是5。如果重复样本与新样本一样有用,则应该带来6倍加速,而实际上只加速了3.25倍,但也相当可观。 ?

    62010

    python执行测试用例_平台测试用例

    这对于检测通过恰好是有用,因为它恰好在不相关测试之后运行,从而使系统处于良好状态。 该插件使用户可以控制要引入随机性级别,并禁止测试子集进行重新排序。...,在存储桶中进行,然后存储桶进行,设计原理如图 给定上面的测试套件,以下是一些可能生成测试顺序中两个: 可以从以下几种类型存储桶中进行选择: class 测试将在一个类中进行...,而各类将被,但是来自一个类测试将永远不会在其他类或模块之间运行来自其他类测试。...parent 如果使用是不属于任何模块自定义测试,则可以使用此项将测试重新排序限制在它们所属父级中。对于正常测试函数,父级是声明它们模块。...none (已弃用) 禁用。自1.0.4起不推荐使用,因为此插件默认不再重做测试,因此没有禁用功能。

    2K30

    Pytest(16)随机执行测试用例pytest-random-order

    这对于检测通过恰好是有用,因为它恰好在不相关测试之后运行,从而使系统处于良好状态。 该插件使用户可以控制要引入随机性级别,并禁止测试子集进行重新排序。...,在存储桶中进行,然后存储桶进行,设计原理如图 给定上面的测试套件,以下是一些可能生成测试顺序中两个: 可以从以下几种类型存储桶中进行选择: class 测试将在一个类中进行...,而各类将被,但是来自一个类测试将永远不会在其他类或模块之间运行来自其他类测试。...parent 如果使用是不属于任何模块自定义测试,则可以使用此项将测试重新排序限制在它们所属父级中。对于正常测试函数,父级是声明它们模块。...none (已弃用) 禁用。自1.0.4起不推荐使用,因为此插件默认不再重做测试,因此没有禁用功能。

    74040

    python执行测试用例_java随机函数random使用方法

    这对于检测通过恰好是有用,因为它恰好在不相关测试之后运行,从而使系统处于良好状态。 该插件使用户可以控制要引入随机性级别,并禁止测试子集进行重新排序。...,在存储桶中进行,然后存储桶进行,设计原理如图 给定上面的测试套件,以下是一些可能生成测试顺序中两个: 可以从以下几种类型存储桶中进行选择: class 测试将在一个类中进行...,而各类将被,但是来自一个类测试将永远不会在其他类或模块之间运行来自其他类测试。...parent 如果使用是不属于任何模块自定义测试,则可以使用此项将测试重新排序限制在它们所属父级中。对于正常测试函数,父级是声明它们模块。...none (已弃用) 禁用。自1.0.4起不推荐使用,因为此插件默认不再重做测试,因此没有禁用功能。

    80940

    Pytest(16)随机执行测试用例pytest-random-order「建议收藏」

    这对于检测通过恰好是有用,因为它恰好在不相关测试之后运行,从而使系统处于良好状态。 该插件使用户可以控制要引入随机性级别,并禁止测试子集进行重新排序。...,在存储桶中进行,然后存储桶进行,设计原理如图 给定上面的测试套件,以下是一些可能生成测试顺序中两个: 可以从以下几种类型存储桶中进行选择: class 测试将在一个类中进行...,而各类将被,但是来自一个类测试将永远不会在其他类或模块之间运行来自其他类测试。...parent 如果使用是不属于任何模块自定义测试,则可以使用此项将测试重新排序限制在它们所属父级中。对于正常测试函数,父级是声明它们模块。...none (已弃用) 禁用。自1.0.4起不推荐使用,因为此插件默认不再重做测试,因此没有禁用功能。

    56630

    Java Spark RDD编程:常见操作、持久化、函数传递、reduce求平均

    如因节点故障,数据丢失,RDD会自动通过自己数据来源重新计算该分区partition(这是使用者透明)  RDD基础  spark中RDD是一个不可变分布式对象集合,可以包含Java、python...flatMap() 一个简 单用途是把输入字符串切分为单词  //数组iterator方法可以将数组转换为迭代器 JavaRDD words = word.flatMap(x->...distinct() 操作开销很大,因为它需要将所有数据通过网络进行(shuffle),以确保每个元素都只有一份  集合操作 union(other),返回一个包含两个 RDD 中所有元素 RDD...Spark union() 操作也会包含这些重复数据 (可通过 distinct() 实现相同效果)。 ...需要数据。  计算两个 RDD 笛卡儿积,cartesian(other) 转化操作会返回所有可能 (a, b)

    1.3K30

    【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(三)----工作原理、调优与Spark SQL

    在这些步骤中,包含了多个task(任务),这些task被打包送到集群中,就可以进行分布式运算了,是不是像流水线上工人呢~ 为执行器节点调度任务: Driver启动后,必须在各执行器进程间协调各个任务...当RDD不需要数据就可以从父节点计算出来,RDD不需要数据就可以从父节点计算出来,或把多个RDD合并到一个步骤中时,调度器就会自动进行进行"流水线执行"(pipeline)。...调优方法 在数据操作时,RDD设定参数制定并行度 对于任何已有的RDD进行重新分区来获取更多/更少分区数。...数据与聚合缓存区(20%) 当数据进行数据时,Spark会创造一些中间缓存区来存储数据输出数据。...中读取JSON数据 2 input= hiveCtx.jsonFile(inputFile)  使用BeeLine   创建、列举、查询Hive表 用户自定义函数(UDF) 1 #Python版本字符串长度

    1.8K100

    pytest文档58-随机执行测试用例(pytest-random-order)

    这对于检测通过测试可能是有用,因为该测试恰好在不相关测试之后运行,从而使系统处于良好状态。 该插件允许用户控制他们想要引入随机性级别,并禁止测试子集进行重新排序。...,在存储桶中进行,然后存储桶进行,设计原理如图 ?...可以从以下几种类型存储桶中进行选择: class 测试将在一个类中进行,而各类将被,但是来自一个类测试将永远不会在其他类或模块之间运行来自其他类测试。 module 模块级别。...parent 如果使用是不属于任何模块自定义测试,则可以使用此项将测试重新排序限制在它们所属父级中。对于正常测试函数,父级是声明它们模块。...none (已弃用) 禁用。自1.0.4起不推荐使用,因为此插件默认不再重做测试,因此没有禁用功能。

    1.1K10
    领券