以相同的顺序随机打乱来自不同文件的数据和标签答案

【问题标题】：Randomly shuffle data and labels from different files in the same order以相同的顺序随机打乱来自不同文件的数据和标签
【发布时间】：2017-04-05 10:50:29
【问题描述】：

我有两个 numpy 数组，第一个包含数据，第二个包含标签。我想根据他们的标签对数据进行洗牌。换句话说，我怎样才能以相同的顺序打乱我的标签和数据。

import numpy as np
data=np.genfromtxt("dataset.csv", delimiter=',')
classes=np.genfromtxt("labels.csv",dtype=np.str , delimiter='\t')

x=np.random.shuffle(data)
y=x[classes]

这样做会保留洗牌的顺序吗？

【问题讨论】：

您可以将数据和类标签组合在一起，将它们打乱[顺序保留]，然后将它们分开作为输入x和标签y。

标签： python numpy random shuffle

【解决方案1】：

使用np.random.permutation 生成随机顺序的元素，并使用它们简单地索引到数组data 和classes -

idx = np.random.permutation(len(data))
x,y = data[idx], classes[idx]

【讨论】：

data.shape 是 (2240,3072) 和 classes.shape (2240,)

【解决方案2】：

或者，您可以将数据和标签连接在一起，将它们打乱，然后将它们分成 input x 和 label y，如下所示：

def read_data(filename, delimiter, datatype): # Read data from a file
    return = np.genfromtxt(filename, delimiter, dtype= datatype)

classes = read_data('labels.csv', dtype= np.str , delimiter='\t')
data = read_data('data.csv', delimiter=',')
dataset = np.r_['1', data, classes] # Concatenate along second axis

def dataset_shuffle(dataset): # Returns separated shuffled data and classes from dataset 
    np.random.shuffle(dataset)
    n, m = dataset.shape
    x = data[:, 0:m-1]
    y = data[:, m-1]
    return x, y # Return shuffled x and y with preserved order

【讨论】：