用Numpy洗牌阵列

Question

假设我有一系列r维度(n, m).我想改组那个数组的列.

如果我使用numpy.random.shuffle(r)它洗牌线.我怎么才能洗牌？因此,第一列成为第二列,第三列成为第一列,等等.

例:

输入:

array([[  1,  20, 100],
       [  2,  31, 401],
       [  8,  11, 108]])

输出:

array([[  20, 1, 100],
       [  31, 2, 401],
       [  11,  8, 108]])

Answer 1

在问我想的时候我可能会改变转置的数组:

 np.random.shuffle(np.transpose(r))

它看起来像是完成了这项工作.我很感激评论,知道这是否是实现这一目标的好方法.

Answer 2

对于一般轴,您可以遵循以下模式:

>>> import numpy as np
>>> 
>>> a = np.array([[  1,  20, 100, 4],
...               [  2,  31, 401, 5],
...               [  8,  11, 108, 6]])
>>> 
>>> print a[:, np.random.permutation(a.shape[1])]
[[  4   1  20 100]
 [  5   2  31 401]
 [  6   8  11 108]]
>>> 
>>> print a[np.random.permutation(a.shape[0]), :]
[[  1  20 100   4]
 [  2  31 401   5]
 [  8  11 108   6]]
>>> 

Answer 3

因此，比您的答案更进一步：

编辑：我很容易弄错这是如何工作的，所以我在每一步插入我对矩阵状态的理解。

r == 1 2 3
     4 5 6
     6 7 8

r = np.transpose(r)  

r == 1 4 6
     2 5 7
     3 6 8           # Columns are now rows

np.random.shuffle(r)

r == 2 5 7
     3 6 8 
     1 4 6           # Columns-as-rows are shuffled

r = np.transpose(r)  

r == 2 3 1
     5 6 4
     7 8 6           # Columns are columns again, shuffled.

然后将恢复到正确的形状，重新排列列。

矩阵的转置 == 该矩阵的转置，或者，[A^T]^T == A。因此，您需要在洗牌后进行第二次转置（因为转置不是洗牌）以使其再次处于适当的形状。

编辑：OP 的答案跳过存储换位，而是让 shuffle 像 r 一样对 r 进行操作。