我有两个不同形状的numpy数组,但具有相同的长度(前维数)。我想对它们进行洗牌,以便相应的元素继续对应——即根据它们的前导索引对它们进行一致的洗牌。

这段代码可以工作,并说明了我的目标:

def shuffle_in_unison(a, b):
    assert len(a) == len(b)
    shuffled_a = numpy.empty(a.shape, dtype=a.dtype)
    shuffled_b = numpy.empty(b.shape, dtype=b.dtype)
    permutation = numpy.random.permutation(len(a))
    for old_index, new_index in enumerate(permutation):
        shuffled_a[new_index] = a[old_index]
        shuffled_b[new_index] = b[old_index]
    return shuffled_a, shuffled_b

例如:

>>> a = numpy.asarray([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
>>> b = numpy.asarray([1, 2, 3])
>>> shuffle_in_unison(a, b)
(array([[2, 2],
       [1, 1],
       [3, 3]]), array([2, 1, 3]))

然而,这感觉很笨拙、效率低、速度慢,而且需要复制数组——我宁愿在适当的位置重新排列它们,因为它们会相当大。

还有更好的办法吗?更快的执行和更低的内存使用是我的主要目标,但优雅的代码也会很好。

我的另一个想法是:

def shuffle_in_unison_scary(a, b):
    rng_state = numpy.random.get_state()
    numpy.random.shuffle(a)
    numpy.random.set_state(rng_state)
    numpy.random.shuffle(b)

这工作…但这有点可怕,因为我几乎没有看到它会继续工作的保证——例如,它看起来不像是那种保证在numpy版本中存活的东西。


当前回答

假设我们有两个数组a和b。

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
b = np.array([[9,1,1],[6,6,6],[4,2,0]]) 

我们首先可以通过排列一维来获得行下标

indices = np.random.permutation(a.shape[0])
[1 2 0]

然后使用高级索引。 在这里,我们使用相同的下标来一致地洗牌两个数组。

a_shuffled = a[indices[:,np.newaxis], np.arange(a.shape[1])]
b_shuffled = b[indices[:,np.newaxis], np.arange(b.shape[1])]

这相当于

np.take(a, indices, axis=0)
[[4 5 6]
 [7 8 9]
 [1 2 3]]

np.take(b, indices, axis=0)
[[6 6 6]
 [4 2 0]
 [9 1 1]]

其他回答

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]
X = np.array([[1., 0.], [2., 1.], [0., 0.]])
y = np.array([0, 1, 2])
from sklearn.utils import shuffle
X, y = shuffle(X, y, random_state=0)

欲了解更多,请访问http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.utils.shuffle.html

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。

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。

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]))