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

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)

2016-02-10 05:52:51

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

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]]

2018-12-05 18:30:49

James在2015年写了一个很有用的sklearn解决方案。但是他添加了一个随机状态变量，这是不需要的。在下面的代码中，自动假设来自numpy的随机状态。

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)

2018-05-30 13:58:27

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

更好的方式洗牌两个numpy数组一致

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