Numpy shuffle 3-D numpy array by row答案

【问题标题】：Numpy shuffle 3-D numpy array by rowNumpy shuffle 3-D numpy array by row
【发布时间】：2019-07-19 07:38:15
【问题描述】：

假设我有以下 3D 矩阵：

1 1 1

2 2 2

3 3 3

及其背后（第三维）：

啊啊啊

b b b

c c c

如果我是正确的定义如下：

import numpy as np
x = np.array([[[1,1,1], 
               [2,2,2], 
               [3,3,3]],
              [["a","a","a"],
               ["b","b","b"],
               ["c","c","c"]]])

我想按行随机打乱我的 3D 数组，变成这样：

2 2 2

1 1 1

3 3 3

后面：

b b b

啊啊啊

c c c

*注意a总是属于1，b属于2，c属于3（相同的行）

我如何做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python arrays numpy row shuffle

【解决方案1】：

使用np.random.shuffle：

import numpy as np

x = np.array([[[1,1,1], 
               [2,2,2], 
               [3,3,3]],
              [["a","a","a"],
               ["b","b","b"],
               ["c","c","c"]]])

ind = np.arange(x.shape[1])
np.random.shuffle(ind)

x[:, ind, :]

输出：

array([[['1', '1', '1'],
        ['3', '3', '3'],
        ['2', '2', '2']],

       [['a', 'a', 'a'],
        ['c', 'c', 'c'],
        ['b', 'b', 'b']]], dtype='<U21')

【讨论】：

你先生是个英雄！

【解决方案2】：

在将第二个轴作为第一个轴后，只需使用 np.random.shuffle，因为 shuffle 函数沿第一个轴工作并就地进行改组 -

np.random.shuffle(x.swapaxes(0,1))

示例运行 -

In [203]: x
Out[203]: 
array([[['1', '1', '1'],
        ['2', '2', '2'],
        ['3', '3', '3']],

       [['a', 'a', 'a'],
        ['b', 'b', 'b'],
        ['c', 'c', 'c']]], dtype='<U21')

In [204]: np.random.shuffle(x.swapaxes(0,1))

In [205]: x
Out[205]: 
array([[['3', '3', '3'],
        ['2', '2', '2'],
        ['1', '1', '1']],

       [['c', 'c', 'c'],
        ['b', 'b', 'b'],
        ['a', 'a', 'a']]], dtype='<U21')

正如我们在this Q&A 中发现的那样，这应该非常有效。

另外，另外两种置换轴的方法是 -

np.moveaxis(x,0,1)
x.transpose(1,0,2)

【讨论】：