这似乎是一个非常简单的解决方案:

import numpy as np
def shuffle_in_unison(a,b):

    assert len(a)==len(b)
    c = np.arange(len(a))
    np.random.shuffle(c)

    return a[c],b[c]

a =  np.asarray([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
b =  np.asarray([11, 22, 33])

shuffle_in_unison(a,b)
Out[94]: 
(array([[3, 3],
        [2, 2],
        [1, 1]]),
 array([33, 22, 11]))

如果您想避免复制数组，那么我建议您不生成一个置换列表，而是遍历数组中的每个元素，并随机将其交换到数组中的另一个位置

for old_index in len(a):
    new_index = numpy.random.randint(old_index+1)
    a[old_index], a[new_index] = a[new_index], a[old_index]
    b[old_index], b[new_index] = b[new_index], b[old_index]

实现了Knuth-Fisher-Yates shuffle算法。

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。

上面的大多数解都是可行的，但是如果你有列向量，你必须先转置它们。这里有一个例子

def shuffle(self) -> None:
    """
    Shuffles X and Y
    """
    x = self.X.T
    y = self.Y.T
    p = np.random.permutation(len(x))
    self.X = x[p].T
    self.Y = y[p].T

举个例子，这就是我正在做的:

combo = []
for i in range(60000):
    combo.append((images[i], labels[i]))

shuffle(combo)

im = []
lab = []
for c in combo:
    im.append(c[0])
    lab.append(c[1])
images = np.asarray(im)
labels = np.asarray(lab)

在我看来，使用种子是最简单的方法:

random.seed(seed)
random.shuffle(x_data)
# reset the same seed to get the identical random sequence and shuffle the y
random.seed(seed)
random.shuffle(y_data)