from np.random import permutation
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data #numpy array
y = iris.target #numpy array

# Data is currently unshuffled; we should shuffle 
# each X[i] with its corresponding y[i]
perm = permutation(len(X))
X = X[perm]
y = y[perm]

有一个众所周知的函数可以处理这个问题:

from sklearn.model_selection import train_test_split
X, _, Y, _ = train_test_split(X,Y, test_size=0.0)

只要将test_size设置为0，就可以避免分裂并得到打乱的数据。 虽然它通常用于分割训练和测试数据，但它也会打乱它们。 从文档

将数组或矩阵分割为随机的训练和测试子集 包装输入验证和的快速实用程序 next (ShuffleSplit()。split(X, y))和应用程序将数据输入到 类中拆分(和可选子采样)数据的单个调用 oneliner。

你的“可怕”解决方案对我来说并不可怕。对两个相同长度的序列调用shuffle()会导致对随机数生成器的相同次数的调用，并且这些是shuffle算法中唯一的“随机”元素。通过重置状态，可以确保对随机数生成器的调用将在对shuffle()的第二次调用中给出相同的结果，因此整个算法将生成相同的排列。

如果您不喜欢这样，另一种解决方案是将数据存储在一个数组中，而不是从一开始就存储在两个数组中，并在这个数组中创建两个视图，模拟您现在拥有的两个数组。您可以将单个数组用于变换，而将视图用于所有其他目的。

示例:让我们假设数组a和b是这样的:

a = numpy.array([[[  0.,   1.,   2.],
                  [  3.,   4.,   5.]],

                 [[  6.,   7.,   8.],
                  [  9.,  10.,  11.]],

                 [[ 12.,  13.,  14.],
                  [ 15.,  16.,  17.]]])

b = numpy.array([[ 0.,  1.],
                 [ 2.,  3.],
                 [ 4.,  5.]])

我们现在可以构造一个包含所有数据的数组:

c = numpy.c_[a.reshape(len(a), -1), b.reshape(len(b), -1)]
# array([[  0.,   1.,   2.,   3.,   4.,   5.,   0.,   1.],
#        [  6.,   7.,   8.,   9.,  10.,  11.,   2.,   3.],
#        [ 12.,  13.,  14.,  15.,  16.,  17.,   4.,   5.]])

现在我们创建了模拟原始a和b的视图:

a2 = c[:, :a.size//len(a)].reshape(a.shape)
b2 = c[:, a.size//len(a):].reshape(b.shape)

a2和b2的数据与c共享。要同时洗牌两个数组，请使用numpy.random.shuffle(c)。

在生产代码中，你当然会尽量避免创建原始的a和b，而直接创建c, a2和b2。

这个解决方案可以适用于a和b具有不同的dtype的情况。

你可以使用NumPy的数组索引:

def unison_shuffled_copies(a, b):
    assert len(a) == len(b)
    p = numpy.random.permutation(len(a))
    return a[p], b[p]

这将导致创建单独的统一打乱数组。

你可以像这样创建一个数组:

s = np.arange(0, len(a), 1)

然后洗牌:

np.random.shuffle(s)

现在使用这个s作为数组的参数。相同的打乱参数返回相同的打乱向量。

x_data = x_data[s]
x_label = x_label[s]

只使用NumPy在原地将任意数量的数组洗牌在一起。

import numpy as np


def shuffle_arrays(arrays, set_seed=-1):
    """Shuffles arrays in-place, in the same order, along axis=0

    Parameters:
    -----------
    arrays : List of NumPy arrays.
    set_seed : Seed value if int >= 0, else seed is random.
    """
    assert all(len(arr) == len(arrays[0]) for arr in arrays)
    seed = np.random.randint(0, 2**(32 - 1) - 1) if set_seed < 0 else set_seed

    for arr in arrays:
        rstate = np.random.RandomState(seed)
        rstate.shuffle(arr)

可以这样使用

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([10,20,30,40,50])
c = np.array([[1,10,11], [2,20,22], [3,30,33], [4,40,44], [5,50,55]])

shuffle_arrays([a, b, c])

有几件事需要注意:

断言确保所有输入数组都具有相同的长度 第一个维度。 数组按其第一个维度重新排列-没有返回任何内容。 在正int32范围内的随机种子。 如果需要可重复洗牌，则可以设置种子值。

shuffle之后，可以使用np对数据进行拆分。使用片分割或引用-取决于应用程序。