对连接列表进行就地洗牌的一种方法是使用种子(可以是随机的)并使用numpy.random.shuffle进行洗牌。

# Set seed to a random number if you want the shuffling to be non-deterministic.
def shuffle(a, b, seed):
   np.random.seed(seed)
   np.random.shuffle(a)
   np.random.seed(seed)
   np.random.shuffle(b)

就是这样。这将以完全相同的方式对a和b进行洗牌。这也是在原地完成的，这总是一个加分项。

编辑，不要使用np.random.seed()，而是使用np.random.RandomState

def shuffle(a, b, seed):
   rand_state = np.random.RandomState(seed)
   rand_state.shuffle(a)
   rand_state.seed(seed)
   rand_state.shuffle(b)

当调用它时，只需传入任意种子来提供随机状态:

a = [1,2,3,4]
b = [11, 22, 33, 44]
shuffle(a, b, 12345)

输出:

>>> a
[1, 4, 2, 3]
>>> b
[11, 44, 22, 33]

编辑:修正了重新播种随机状态的代码

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。

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]))

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。

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