更好的方式洗牌两个numpy数组一致

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

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

2015-06-04 01:46:55

其他回答

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)

2021-09-22 01:34:17

我扩展了python的random.shuffle()来接受第二个arg:

def shuffle_together(x, y):
    assert len(x) == len(y)

    for i in reversed(xrange(1, len(x))):
        # pick an element in x[:i+1] with which to exchange x[i]
        j = int(random.random() * (i+1))
        x[i], x[j] = x[j], x[i]
        y[i], y[j] = y[j], y[i]

这样，我可以确保洗牌发生在适当的位置，并且函数不会太长或太复杂。

2017-10-30 14:15:47

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。

2011-01-05 08:52:04

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

2022-05-28 12:17:00

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

2015-06-04 01:46:55

更好的方式洗牌两个numpy数组一致

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