隨機播放數組，使得元素的預期索引將是其原始索引

Question

考慮一個數組：

a=[0,1,2,3,4,5,6,...99]

我想對其進行改組，以便每個元素最終都出現在它開始的 position 中； 即 0 預計將出現在 position 0 中，1 預計將出現在 position 1 中，2 預計將出現在 position 2 中。

我也希望能夠將它用於一般數組。

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編輯：

我已經取得了一些進展，並且我認為由於問題引起了一些混亂，人們可能會發現這更容易。

a = ['a','b','c']
b = list(range(0,len(a)))
c = np.random.normal(0,1,len(a))
d = b+c
np.sort(d)

最后一行返回按 d 排序的 d。 我想得到按d排序的a的元素。 即，我想在此排序中將 map 應用於 d 應用於a 。

Answer 1

我想你在numpy.argsort之后。 一個接近你所擁有的實現將是這樣的：

import numpy as np

def nearsort(arr, *, amount=1):
    rv = np.random.normal(np.arange(len(arr)), amount)
    result = []
    for i in np.argsort(rv):
        result.append(arr[i])
    return result

amount參數確定項目可以移動的距離，較小的值使大的重新排列不太可能。 作為一個簡單的例子，我們從以下位置返回['b', 'a', 'c'] ：

np.random.seed(3)
nearsort(['a', 'b', 'c'])

請注意，項目可以任意移動，因此您可能希望使用不同的分布來獲得更多控制權。 例如，可以使用均勻分布（通過randint ），或者可以使用具有由p指定的權重的choice來進行更多控制。 例如：

def unisort(arr, *, pchange=0.1):
    weights = [pchange / 2, 1 - pchange, pchange / 2]
    rv = np.random.choice([-1.1, 0, 1.1], size=len(arr), p=weights)
    ii = np.argsort(np.arange(len(arr)) + rv)
    return [arr[i] for i in ii]

將確保項目不會移動太遠。