随机化两个列表（numpy in）并在 python 中保持顺序

Question

我有两个 2d numpy 列表。我想洗牌，但只是外侧洗牌。如果我随机化订单列表 a，我希望列表 b 遵循列表 a 的顺序。我已经看到在 python 中随机化两个列表并维护顺序，但这对我来说似乎不起作用。下面的代码是我现在的做法。但是对于大的 numpy 列表来说太慢了。import numpy as npimport random    a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10,11,12]])b = np.array([[100,200,300,400,500], [600,700,800,900,901], [101,102,103,104,105], [501,502,503,504,505]])r = [i for i in range(4)]random.shuffle(r)newa = np.empty((0, 3))newb = np.empty((0, 5))for rr in r:    newa = np.append(newa, [a[rr]], axis=0)    newb = np.append(newb, [b[rr]], axis=0)print(newa)print(newb)任何pythonic或更快的方法来做到这一点？

Answer 1

您的想法是正确的，但是附加到数组非常耗时，因为它每次都会重新分配整个缓冲区。相反，您可以只使用洗牌索引：

a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10,11,12]])

b = np.array([[100,200,300,400,500], [600,700,800,900,901], [101,102,103,104,105], [501,502,503,504,505]])

r = np.arange(4)

np.random.shuffle(r)

newa = a[r]

newb = b[r]

Answer 2

我不是 100% 的性能，但我认为这可能更适合你：

newa = np.copy(a)

np.random.shuffle(newa)

newb = np.copy(b)

np.random.shuffle(newb)

您是否需要它们处于相同的随机顺序？因此，如果元素 1 移动到位置 3，newa该移动是否也发生在newb？这就是您的代码，但您没有在问题中指定。如果您想对两者进行相同的洗牌，则需要执行以下操作：

indexes = np.arrange(len(a))

np.random.shuffle(indexes)

newa = a[indexes]

newb = b[indexes]

这将比您拥有的更快，因为所有 append 调用都在减慢您的速度。

Answer 3

在 numpy 本身中使用 shuffle 选项，效率会更高。

np.random.shuffle(a)

np.random.shuffle(b)

print(a)

#

[[ 4  5  6]

 [10 11 12]

 [ 7  8  9]

 [ 1  2  3]]

print(b)

#

[[600 700 800 900 901]

 [100 200 300 400 500]

 [501 502 503 504 505]

 [101 102 103 104 105]]