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

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

其他回答

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。

2011-01-05 07:38:53

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

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

2017-11-30 23:56:13

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]

2019-03-25 23:23:18

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

更好的方式洗牌两个numpy数组一致

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