Embaralhe uma matriz com python, randomize a ordem dos itens da matriz com python

Qual é a maneira mais fácil de embaralhar uma matriz com python?

import random
random.shuffle(array)

import random
random.shuffle(array)

Maneira alternativa de fazer isso usando o 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)

Resultado:

[2, 1, 3]
['two', 'one', 'three']

Vantagem: você pode aleatoriamente várias matrizes simultaneamente sem interromper o mapeamento. E 'random_state' pode controlar a reprodução aleatória de comportamentos reproduzíveis.

As outras respostas são as mais fáceis, no entanto, é um pouco chato que o random.shufflemétodo não retorne nada - apenas classifica a lista fornecida. Se você deseja encadear chamadas ou apenas poder declarar uma matriz embaralhada em uma linha, você pode:

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

Então você pode fazer linhas como:

    for suit in my_shuffle(['hearts', 'spades', 'clubs', 'diamonds']):

Ao lidar com listas regulares de Python, random.shuffle()fará o trabalho exatamente como as respostas anteriores mostram.

Mas quando se trata de ndarray( numpy.array), random.shuffleparece quebrar o original ndarray. Aqui está um exemplo:

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

Apenas use: np.random.shuffle(a)

Como random.shuffle, np.random.shuffleembaralha a matriz no local.

Caso queira uma nova matriz, você pode usar sample:

import random
new_array = random.sample( array, len(array) )

Você pode classificar sua matriz com chave aleatória

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

a chave seja lida apenas uma vez, para comparar o item durante a classificação ainda eficiente.

mas parece que random.shuffle(array)será mais rápido, uma vez que está escrito em C

Além das respostas anteriores, gostaria de introduzir outra função.

numpy.random.shufflebem como random.shuffleexecutar baralhamento no local. No entanto, se você deseja retornar uma matriz aleatória, numpy.random.permutationé a função a ser usada.

Eu não sei o que usei, random.shuffle()mas ele retornou 'Nenhum' para mim, então escrevi isso, pode ser útil para alguém

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

# 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]

Esteja ciente de que random.shuffle()não deve ser usado em matrizes multidimensionais, pois causa repetições.

Imagine que você deseja embaralhar uma matriz ao longo de sua primeira dimensão, podemos criar o seguinte exemplo de teste,

import numpy as np
x = np.zeros((10, 2, 3))

for i in range(10):
   x[i, ...] = i*np.ones((2,3))

de modo que, ao longo do primeiro eixo, o i-ésimo elemento corresponda a uma matriz 2x3 em que todos os elementos são iguais a i.

Se usarmos a função aleatória correta para matrizes multidimensionais, ou seja np.random.shuffle(x), a matriz será embaralhada ao longo do primeiro eixo, conforme desejado. No entanto, o uso random.shuffle(x)causará repetições. Você pode verificar isso executando o len(np.unique(x))shuffling, o que fornece 10 (conforme o esperado), np.random.shuffle()mas apenas cerca de 5 ao usar random.shuffle().