[英]Randomly shuffle items in each row of numpy array
我有一个如下的numpy数组:
Xtrain = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[1, 7, 3]])
我想分别洗牌每行的项目,但不希望每行的洗牌都相同(在几个例子中只是洗牌列顺序)。
例如,我想要如下输出:
output = np.array([[3, 2, 1],
[4, 6, 5],
[7, 3, 1]])
如何以有效的方式随机随机打乱每一行? 我的实际 np 数组超过 100000 行和 1000 列。
由于您只想对列进行洗牌,因此您可以对矩阵的转置执行洗牌:
In [86]: np.random.shuffle(Xtrain.T)
In [87]: Xtrain
Out[87]:
array([[2, 3, 1],
[5, 6, 4],
[7, 3, 1]])
请注意,二维数组上的random.suffle()会随机播放行而不是每行中的项目。 即改变行的位置。 因此,如果您更改转置矩阵行的位置,您实际上是在改组原始数组的列。
如果您仍然想要一个完全独立的随机播放,您可以为每一行创建随机索引,然后使用简单的索引创建最终数组:
In [172]: def crazyshuffle(arr):
...: x, y = arr.shape
...: rows = np.indices((x,y))[0]
...: cols = [np.random.permutation(y) for _ in range(x)]
...: return arr[rows, cols]
...:
演示:
In [173]: crazyshuffle(Xtrain)
Out[173]:
array([[1, 3, 2],
[6, 5, 4],
[7, 3, 1]])
In [174]: crazyshuffle(Xtrain)
Out[174]:
array([[2, 3, 1],
[4, 6, 5],
[1, 3, 7]])
来自: https ://github.com/numpy/numpy/issues/5173
def disarrange(a, axis=-1):
"""
Shuffle `a` in-place along the given axis.
Apply numpy.random.shuffle to the given axis of `a`.
Each one-dimensional slice is shuffled independently.
"""
b = a.swapaxes(axis, -1)
# Shuffle `b` in-place along the last axis. `b` is a view of `a`,
# so `a` is shuffled in place, too.
shp = b.shape[:-1]
for ndx in np.ndindex(shp):
np.random.shuffle(b[ndx])
return
这个解决方案无论如何都不是有效的,但我觉得它很有趣,所以把它写下来。 基本上,你解开数组,并创建一个行标签数组和一个索引数组。 您打乱索引数组,并用它索引原始和行标签数组。 然后,您将稳定的 argsort 应用于行标签以将数据收集到行中。 应用该索引并重塑和中提琴,数据按行独立打乱:
import numpy as np
r, c = 3, 4 # x.shape
x = np.arange(12) + 1 # Already raveled
inds = np.arange(x.size)
rows = np.repeat(np.arange(r).reshape(-1, 1), c, axis=1).ravel()
np.random.shuffle(inds)
x = x[inds]
rows = rows[inds]
inds = np.argsort(rows, kind='mergesort')
x = x[inds].reshape(r, c)
这是一个IDEOne 链接
我们可以创建一个随机的二维矩阵,按每一行排序,然后使用argsort
给出的索引矩阵对目标矩阵进行重新排序。
target = np.random.randint(10, size=(5, 5))
# [[7 4 0 2 5]
# [5 6 4 8 7]
# [6 4 7 9 5]
# [8 6 6 2 8]
# [8 1 6 7 3]]
shuffle_helper = np.argsort(np.random.rand(5,5), axis=1)
# [[0 4 3 2 1]
# [4 2 1 3 0]
# [1 2 3 4 0]
# [1 2 4 3 0]
# [1 2 3 0 4]]
target[np.arange(shuffle_helper.shape[0])[:, None], shuffle_helper]
# array([[7, 5, 2, 0, 4],
# [7, 4, 6, 8, 5],
# [4, 7, 9, 5, 6],
# [6, 6, 8, 2, 8],
# [1, 6, 7, 8, 3]])
解释
np.random.rand
和argsort
来模拟洗牌的效果。random.rand
给出随机性。argsort
和axis=1
来帮助对每一行进行排名。 这将创建可用于重新排序的索引。假设您有a
形状为 100000 x 1000 的数组。
b = np.random.choice(100000 * 1000, (100000, 1000), replace=False)
ind = np.argsort(b, axis=1)
a_shuffled = a[np.arange(100000)[:,np.newaxis], ind]
我不知道这是否比循环快,因为它需要排序,但是使用此解决方案也许您会发明更好的东西,例如使用np.argpartition
而不是np.argsort
你可以使用Pandas
:
df = pd.DataFrame(X_train)
_ = df.apply(lambda x: np.random.permutation(x), axis=1, raw=True)
df.values
如果要随机排列列,请将关键字更改为axis=0
。
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