用python洗牌数组，用python随机数组项的顺序

用python洗牌数组最简单的方法是什么?

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最佳答案 
import random
random.shuffle(array)
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import random
random.shuffle(array)
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其他答案是最简单的，然而有点烦人的是random.shuffle方法实际上并不返回任何东西——它只是对给定的列表进行排序。如果你想链式调用，或者只是能够在一行中声明一个洗牌数组，你可以这样做:

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

然后你可以这样做:

    for suit in my_shuffle(['hearts', 'spades', 'clubs', 'diamonds']):
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当处理常规的Python列表时，random.shuffle()将完成工作，就像前面的答案所显示的那样。

但是当涉及到ndarray(numpy.array)时，random.shuffle似乎破坏了原始的ndarray。这里有一个例子:

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一样，np.random.shuffle在原地打乱数组。

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除了前面的回复，我想介绍另一个功能。

numpy.random.shuffle和random.shuffle执行就地变换。然而，如果你想返回一个打乱的数组，numpy.random.permutation是要使用的函数。

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我不知道我使用了random.shuffle()，但它返回'None'给我，所以我写了这个，可能对别人有帮助

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
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如果你想要一个新数组，你可以使用sample:

import random
new_array = random.sample( array, len(array) )
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另一种方法是使用sklearn

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:可以同时随机多个数组，而不会中断映射。'random_state'可以控制可复制行为的变换。

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你可以用随机键对数组排序

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

键只读取一次，所以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写的

顺便说一下，这是O(log(N)

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# 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]
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注意，random.shuffle()不应该用于多维数组，因为它会导致重复。

假设你想要沿着数组的第一个维度洗牌，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))

沿着第一个轴，第i个元素对应于一个2x3矩阵其中所有的元素都等于i。

如果我们对多维数组使用正确的洗牌函数，即np.random.shuffle(x)，数组将按照需要沿着第一个轴洗牌。然而，使用random.shuffle(x)会导致重复。你可以通过在洗牌后运行len(np.unique(x))来检查这一点，使用np.random.shuffle()会得到10(正如预期的那样)，但使用random.shuffle()时只有5左右。


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