洗牌 vs 置换 numpy

Question

numpy.random.shuffle(x)和numpy.random.permutation(x)什么numpy.random.permutation(x) ？

我已经阅读了文档页面，但是当我只想随机打乱数组的元素时，我无法理解两者之间是否有任何区别。

更准确地说，假设我有一个数组x=[1,4,2,8] 。

如果我想生成 x 的随机排列，那么shuffle(x)和permutation(x)之间有什么区别？

Answer 1

np.random.permutation有来自两个不同np.random.shuffle ：

• 如果传递一个数组，它将返回该数组的无序副本； np.random.shuffle数组
• 如果传递一个整数，它将返回一个混洗的范围，即np.random.shuffle(np.arange(n))

如果 x 是整数，则随机置换 np.arange(x)。 如果 x 是一个数组，则复制并随机打乱元素。

源代码可能有助于理解这一点：

3280        def permutation(self, object x):
...
3307            if isinstance(x, (int, np.integer)):
3308                arr = np.arange(x)
3309            else:
3310                arr = np.array(x)
3311            self.shuffle(arr)
3312            return arr

Answer 2

添加@ecatmur 所说的， np.random.permutation在您需要np.random.permutation有序对时很有用，尤其是对于分类：

from np.random import permutation
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 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]

Answer 3

permutation() 方法返回一个重新排列的数组（并保持原始数组不变），该方法将保持原始数组完整并返回一个混洗过的数组，例如 x = [1,4,2,8]是原始数组，置换方法将返回重新排列的数组（假设为 [8,4,1,2]）。现在，您有两个数组，原始数组和重新排列的数组。

另一方面，

shuffle() 方法对原始数组进行更改，例如 x = [1,4,2,8] 是原始数组，shuffle 方法将返回混洗后的数组（假设混洗后的数组是 [8,4,1 ,2])。 现在，原始数组本身已更改为 Shuffled 数组，您只剩下 shuffled 数组。

参考：- https://www.w3schools.com/python/numpy_random_permutation.asp

Answer 4

添加@ecatmur，这里是一个简短的解释。 首先，我创建了一个形状为 3,3 的数组，其数字从 0 到 8

import numpy as np
x1 = np.array(np.arange(0,9)).reshape(3,3) #array with shape 3,3 and have numbers from 0 to 8

#step1: using np.random.permutation
x_per = np.random.permutation(x1)
print('x_per:', x_per)
print('x_1:', x_1)
#Inference: x1 is not changed and x_per has its rows randomly changed

#The outcome will be 
x1: [[0 1 2]
     [3 4 5]
     [6 7 8]]
x_per:[[3 4 5]
       [0 1 2]
       [6 7 8]]
#Lets apply shuffling
x2 = np.array(range(9)).reshape(3,3)
x2_shuffle = np.random.shuffle(x2)
print('x2_shuffle:', x2_shuffle)
print('x2', x2)

#Outcome: 
x2_shuffle: None
x2 [[3 4 5]
    [0 1 2]
    [6 7 8]]

关键推断是：当 x 是一个数组时， numpy.random.permutation(x) 和 numpy.random.shuffle(x) 都可以沿第一轴随机排列 x 中的元素。 numpy.random.permutation(x) 实际上返回一个新变量并且原始数据没有改变。 其中 numpy.random.shuffle(x) 已更改原始数据并且不返回新变量。 我只是试图用一个例子来展示它可以帮助其他人。 谢谢！！