如何仅在 Python 中逐行打乱多维数组(所以不要打乱列)。
我正在寻找最有效的解决方案,因为我的矩阵非常庞大。是否也可以在原始数组上高效地执行此操作(以节省内存)?
例子:
import numpy as np
X = np.random.random((6, 2))
print(X)
Y = ???shuffle by row only not colls???
print(Y)
我现在期待的是原始矩阵:
[[ 0.48252164 0.12013048]
[ 0.77254355 0.74382174]
[ 0.45174186 0.8782033 ]
[ 0.75623083 0.71763107]
[ 0.26809253 0.75144034]
[ 0.23442518 0.39031414]]
输出随机排列的行而不是列,例如:
[[ 0.45174186 0.8782033 ]
[ 0.48252164 0.12013048]
[ 0.77254355 0.74382174]
[ 0.75623083 0.71763107]
[ 0.23442518 0.39031414]
[ 0.26809253 0.75144034]]
最佳答案
您可以使用 numpy.random.shuffle() .
This function only shuffles the array along the first axis of a multi-dimensional array. The order of sub-arrays is changed but their contents remains the same.
In [2]: import numpy as np
In [3]:
In [3]: X = np.random.random((6, 2))
In [4]: X
Out[4]:
array([[0.71935047, 0.25796155],
[0.4621708 , 0.55140423],
[0.22605866, 0.61581771],
[0.47264172, 0.79307633],
[0.22701656, 0.11927993],
[0.20117207, 0.2754544 ]])
In [5]: np.random.shuffle(X)
In [6]: X
Out[6]:
array([[0.71935047, 0.25796155],
[0.47264172, 0.79307633],
[0.4621708 , 0.55140423],
[0.22701656, 0.11927993],
[0.20117207, 0.2754544 ],
[0.22605866, 0.61581771]])
对于其他功能,您还可以查看以下功能:
函数 random.Generator.permuted 在 Numpy 的 1.20.0 Release 中引入。
The new function differs from
shuffleandpermutationin that the subarrays indexed by an axis are permuted rather than the axis being treated as a separate 1-D array for every combination of the other indexes. For example, it is now possible to permute the rows or columns of a 2-D array.
关于python - Numpy shuffle 多维数组仅按行,保持列顺序不变,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35646908/
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