Question

我有一个2-d numpy数组，我想要洗牌。最好的方法是将它重塑为1-d，重新洗牌并再次重塑为2-d，还是可以在没有重塑的情况下进行洗牌？

只使用random.shuffle不会产生预期的结果，numpy.random.shuffle只会洗牌：

import random
import numpy as np
a=np.arange(9).reshape((3,3))
random.shuffle(a)
print a

[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [3 4 5]]

a=np.arange(9).reshape((3,3))
np.random.shuffle(a)
print a

[[6 7 8]
 [3 4 5]
 [0 1 2]]

Answer 1

您可以告诉np.random.shuffle对展平版本采取行动：

>>> a = np.arange(9).reshape((3,3))
>>> a
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])
>>> np.random.shuffle(a.flat)
>>> a
array([[3, 5, 8],
       [7, 6, 2],
       [1, 4, 0]])

Answer 2

您可以随机播放a.flat：

>>> np.random.shuffle(a.flat)
>>> a
array([[6, 1, 2],
       [3, 5, 0],
       [7, 8, 4]])

Answer 3

我认为这是非常重要来注意你可以使用random.shuffle(a) 如果a是1-D numpy数组。如果是N-D（其中N> 2）而不是

random.shuffle（a）中

将破坏您的数据并返回一些随机的东西。正如你在这里看到的那样：

import random
import numpy as np
a=np.arange(9).reshape((3,3))
random.shuffle(a)
print a

[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [3 4 5]]

这是numpy的已知bug（或功能？）。

因此，仅使用 numpy.random.shuffle(a) numpy数组。

洗一个numpy阵列

3 个答案: