如何在统一模式下洗牌 Numpy 数组？

python

2024-03-01 15:22:52

统一洗牌 Numpy 数组的艺术

前言

在数据科学领域，洗牌数据数组是一个至关重要的任务，以打破潜在的模式并确保数据的随机性。然而，当处理具有不同形状和尺寸的多个相关数组时，保持它们之间的对应关系至关重要。本文将探讨如何使用 Numpy 库在统一模式下有效地洗牌这些数组。

理解问题

数据数组的洗牌通常使用 numpy.random.permutation() 函数，它返回一个给定数组中元素的随机排列。但是，对于具有不同形状的数组，这种方法会导致它们之间的对应关系丢失。

解决方案 1：`shuffle_in_unison()` 函数

为了解决这个问题，我们可以实现一个名为 shuffle_in_unison() 的函数：

def shuffle_in_unison(a, b):
    assert len(a) == len(b)
    shuffled_a = numpy.empty_like(a)
    shuffled_b = numpy.empty_like(b)
    permutation = numpy.random.permutation(len(a))
    for old_index, new_index in enumerate(permutation):
        shuffled_a[new_index] = a[old_index]
        shuffled_b[new_index] = b[old_index]
    return shuffled_a, shuffled_b

这个函数通过创建一个新的排列数组来洗牌两个数组。然后，它使用此排列来重新排列两个数组，同时保持它们的对应关系。

解决方案 2：`shuffle_in_unison_inplace()` 函数

对于大型数组，创建新的排列数组可能效率低下。为了解决这个问题，我们可以实现一个原地洗牌函数：

def shuffle_in_unison_inplace(a, b):
    assert len(a) == len(b)
    rng_state = numpy.random.get_state()
    numpy.random.shuffle(a)
    numpy.random.set_state(rng_state)
    numpy.random.shuffle(b)

这个函数通过保存和恢复 Numpy 的随机数生成器状态来原地洗牌数组。这避免了创建新的排列数组，从而提高了效率。