1、使用index手动打乱
使用numpy中的shuffle打乱index，然后更新索引
代码：
import numpy as np
X = np.array(X)
y = np.array(y)
# 打乱
np.random.seed(666)
index = [i for i in range(len(X))]
np.random.shuffle(index)
X = X[index]
y = y[index]
2、使用sklearn.model_selection中的train_test_split自动打乱
可选test_size比例，random_state（随机数种子，固定住每次随机的不会改变），stratify（按照x或y的比例，可以用于数据分布不均匀的场景）
代码：
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=1, stratify=y)
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