那些matlab中样本随机打乱的方法

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使用randperm（），产生随机种子，然后交换位置，达到随机抽取样本的目的。

官方内容：

Matlab自带函数randperm(n)产生1到n的整数的无重复的随机排列，利用它就可以得到无重复的随机数。
function p = randperm(n);
%RANDPERM Random permutation.
% RANDPERM(n) is a random permutation of the integers from 1 to n.
& P' r! w0 ]% b- N. @$ @, }( f, I% For example, RANDPERM(6) might be [2 4 5 6 1 3].
8 f7 I4 u1 p/ f' e/ f% i7 o%
1 _; b" V- n1 S, H% Note that RANDPERM calls RAND and therefore changes RAND's state. %
) K% l+ W* {# J* V$ i% See also PERMUTE. % Copyright 1984-2002 The MathWorks, Inc.
4 ~, j. q3 k& x# _  U6 _. b' y% $Revision: 5.10 $ $Date: 2002/04/09 00:26:14 $
[ignore,p] = sort(rand(1,n));
. N' g% m! ?7 o3 a+ f9 s9 d原理：
1. rand(1, n)产生1行n列的0-1之内的随机数矩阵。
/ t6 C* ?9 M" p% x0 k+ W, j# o2. sort()把这个矩阵排序，返回的ignore是排序后的序列，p是排序后的序列的各数原来的索引，这个索引肯定是随机的，而且是在1到n间无重复的整数。

上代码：

0 A3 e" t: A( J% y4 M) V$ B& b8 w>> a = rand(10,4)

a =

    0.9516    0.3015    0.0326    0.6448
' J& \1 q( j/ i& A    0.9203    0.7011    0.5612    0.3763
    0.0527    0.6663    0.8819    0.1909
* u! L+ ^  u8 i! X4 v# V- J( ?    0.7379    0.5391    0.6692    0.4283
    0.2691    0.6981    0.1904    0.4820
+ T! |+ A, a* s/ X$ {( @    0.4228    0.6665    0.3689    0.1206
    0.5479    0.1781    0.4607    0.5895
. q% x/ q; _4 U  r7 z    0.9427    0.1280    0.9816    0.2262
$ [3 G+ s6 u& A5 ]0 a5 A! m( a    0.4177    0.9991    0.1564    0.3846
2 ~" X6 l4 R6 V& Y0 G) O; o    0.9831    0.1711    0.8555    0.5830

>> RandIndex = randperm( length( a ) );   % 随即打乱数组索引
4 R* d5 ?1 |! w- Y$ p5 Za = a( RandIndex,: );   % 用新的索引构造打乱后的数组
) l" d, S5 f7 G5 D( d>> a

a =

    0.9831    0.1711    0.8555    0.5830
! S& h- [; `9 @    0.9516    0.3015    0.0326    0.6448
9 h* w3 f7 e3 p. C; g    0.7379    0.5391    0.6692    0.4283
- |" n' u/ G' Y    0.9203    0.7011    0.5612    0.3763
0 A0 P6 n/ t: N7 ~    0.9427    0.1280    0.9816    0.2262
  O' m& `; ]. ?$ V) W) x    0.4177    0.9991    0.1564    0.3846
    0.0527    0.6663    0.8819    0.1909
, d% }! m3 ?: J    0.5479    0.1781    0.4607    0.5895
5 y4 ]: u2 `& R6 T; W2 q    0.2691    0.6981    0.1904    0.4820
    0.4228    0.6665    0.3689    0.1206

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产生随机种子，然后交换位置，达到随机抽取样本的目的。