python - 用python打乱一个数组，用python随机化数组项顺序

Question

用 python 打乱数组的最简单方法是什么？

Answer 1

import random
random.shuffle(array)

Answer 2

import random
random.shuffle(array)

Answer 3

使用sklearn执行此操作的替代方法

from sklearn.utils import shuffle
X=[1,2,3]
y = ['one', 'two', 'three']
X, y = shuffle(X, y, random_state=0)
print(X)
print(y)

输出：

[2, 1, 3]
['two', 'one', 'three']

优点：您可以同时随机多个数组，而不会中断映射。并且“random_state”可以控制可再现行为的改组。

Answer 4

random.shuffle其他答案是最简单的，但是该方法实际上并没有返回任何东西有点烦人 - 它只是对给定的列表进行排序。如果你想链接调用或者只是能够在一行中声明一个洗牌的数组，你可以这样做：

    import random
    def my_shuffle(array):
        random.shuffle(array)
        return array

然后您可以执行以下操作：

    for suit in my_shuffle(['hearts', 'spades', 'clubs', 'diamonds']):

Answer 5

万一您想要一个新数组，您可以使用sample：

import random
new_array = random.sample( array, len(array) )

Answer 6

在处理常规 Python 列表时，random.shuffle()将像前面的答案所示那样完成工作。

但说到ndarray( numpy.array)，random.shuffle似乎打破了原来的ndarray. 这是一个例子：

import random
import numpy as np
import numpy.random

a = np.array([1,2,3,4,5,6])
a.shape = (3,2)
print a
random.shuffle(a) # a will definitely be destroyed
print a

只需使用：np.random.shuffle(a)

像random.shuffle,np.random.shuffle就地打乱数组。

Answer 7

您可以使用随机键对数组进行排序

sorted(array, key = lambda x: random.random())

键只被读取一次，因此在排序期间比较项目仍然有效。

但看起来random.shuffle(array)会更快，因为它是用 C 编写的

这是 O(log(N)) 顺便说一句

Answer 8

除了前面的回复，我想介绍另一个功能。

numpy.random.shuffle以及random.shuffle执行就地洗牌。但是，如果你想返回一个混洗数组numpy.random.permutation是要使用的函数。

Answer 9

我不知道我用过random.shuffle()，但它返回“无”给我，所以我写了这个，可能对某人有帮助

def shuffle(arr):
    for n in range(len(arr) - 1):
        rnd = random.randint(0, (len(arr) - 1))
        val1 = arr[rnd]
        val2 = arr[rnd - 1]

        arr[rnd - 1] = val1
        arr[rnd] = val2

    return arr

Answer 10

# arr = numpy array to shuffle

def shuffle(arr):
    a = numpy.arange(len(arr))
    b = numpy.empty(1)
    for i in range(len(arr)):
        sel = numpy.random.random_integers(0, high=len(a)-1, size=1)
        b = numpy.append(b, a[sel])
        a = numpy.delete(a, sel)
    b = b[1:].astype(int)
    return arr[b]

Answer 11

请注意，random.shuffle()不应在多维数组上使用它，因为它会导致重复。

假设您想沿其第一个维度打乱数组，我们可以创建以下测试示例，

import numpy as np
x = np.zeros((10, 2, 3))

for i in range(10):
   x[i, ...] = i*np.ones((2,3))

因此，沿第一个轴，第 i 个元素对应于一个 2x3 矩阵，其中所有元素都等于 i。

如果我们对多维数组使用正确的洗牌函数，即np.random.shuffle(x)，数组将根据需要沿第一个轴洗牌。但是，使用random.shuffle(x)会导致重复。您可以通过在改组后运行来检查这一点，len(np.unique(x))这会给您 10（如预期的那样），np.random.shuffle()但在使用random.shuffle().