在python数组中随机播放“耦合”元素

Question

假设我有这个数组：

np.arange(9)

[0 1 2 3 4 5 6 7 8]

我想用np.random.shuffle对元素进行随机播放，但某些数字必须按原始顺序排列。

我希望0,1,2有原始订单。 我希望3,4,5有原始订单。 我希望6,7,8有原始顺序。

数组中元素的数量是3的倍数。

例如，一些可能的输出将是：

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

但是这个：

[2 1 0 3 4 5 6 7 8]

无效，因为0,1,2不是原始顺序

我认为zip()可能在这里有用，但我不确定。

Answer 1

天真的方法：

num_indices = len(array_to_shuffle) // 3 # use normal / in python 2
indices = np.arange(num_indices)
np.random.shuffle(indices)
tmp = array_to_shuffle.reshape([-1,3])
tmp = tmp[indices,:]
tmp.reshape([-1])

更快（更清洁）的选择：

{{1}}

Answer 2

使用numpy.random.shuffle和numpy.ndarray.flatten函数的简短解决方案：

arr = np.arange(9)
arr_reshaped = arr.reshape((3,3))   # reshaping the input array to size 3x3
np.random.shuffle(arr_reshaped)
result = arr_reshaped.flatten()

print(result)

可能的随机结果之一：

[3 4 5 0 1 2 6 7 8]