[英]Shuffle a numpy array
I have a 2-d numpy array that I would like to shuffle.我有一个想要洗牌的二维 numpy 数组。 Is the best way to reshape it to 1-d, shuffle and reshape again to 2-d or is it possible to shuffle without reshaping?
是将其重塑为 1-d、洗牌并再次重塑为 2-d 的最佳方法还是可以在不重塑的情况下进行洗牌?
just using the random.shuffle doesn't yield expected results and numpy.random.shuffle shuffles only rows:仅使用 random.shuffle 不会产生预期结果,而 numpy.random.shuffle 仅会随机播放行:
import random
import numpy as np
a=np.arange(9).reshape((3,3))
random.shuffle(a)
print a
[[0 1 2]
[3 4 5]
[3 4 5]]
a=np.arange(9).reshape((3,3))
np.random.shuffle(a)
print a
[[6 7 8]
[3 4 5]
[0 1 2]]
You can tell np.random.shuffle
to act on the flattened version:你可以告诉
np.random.shuffle
对扁平化的版本采取行动:
>>> a = np.arange(9).reshape((3,3))
>>> a
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
>>> np.random.shuffle(a.flat)
>>> a
array([[3, 5, 8],
[7, 6, 2],
[1, 4, 0]])
You could shuffle a.flat
:你可以洗牌
a.flat
:
>>> np.random.shuffle(a.flat)
>>> a
array([[6, 1, 2],
[3, 5, 0],
[7, 8, 4]])
I think this is very importan t to note.我认为这一点非常重要。
You can use random.shuffle(a)
if a
is 1-D numpy array.如果
a
是一维 numpy 数组,则可以使用random.shuffle(a)
。 If it is ND (where N > 2) than如果它是 ND(其中 N > 2)比
random.shuffle(a)
random.shuffle(a)
will spoil your data and return some random thing.会破坏你的数据并返回一些随机的东西。 As you can see here:
正如你在这里看到的:
import random
import numpy as np
a=np.arange(9).reshape((3,3))
random.shuffle(a)
print a
[[0 1 2]
[3 4 5]
[3 4 5]]
This is a known bug (or feature?) of numpy.这是 numpy 的一个已知错误(或功能?)。
So, use only numpy.random.shuffle(a)
for numpy arrays .因此,仅将
numpy.random.shuffle(a)
用于numpy arrays 。
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