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如何有效地打乱numpy数组的一些值，同时保持它们的相对顺序？

在numpy中，可以使用shuffle()函数来有效地打乱数组的值，同时保持它们的相对顺序。shuffle()函数可以随机地重排数组中的元素，但不改变它们之间的相对顺序。

下面是打乱numpy数组的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个示例数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用shuffle()函数打乱数组的值
np.random.shuffle(arr)

# 打印打乱后的数组
print(arr)

运行以上代码，可能会得到类似以下的输出结果：

[4 5 2 1 3]

在这个例子中，我们首先创建了一个数组arr，然后使用shuffle()函数对其进行打乱。最后，打印打乱后的数组。

在实际应用中，打乱数组可以用于数据集的随机化、模型训练数据的批量处理等场景。

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