沿给定轴改组NumPy数组

Question

给定以下NumPy数组，

> a = array([[1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5]])

它很简单，可以改变一行，

> shuffle(a[0])
> a
array([[4, 2, 1, 3, 5],[1, 2, 3, 4, 5],[1, 2, 3, 4, 5]])

是否可以使用索引表示法独立地对每个行进行洗牌？或者你必须迭代数组。我有类似的想法，

> numpy.shuffle(a[:])
> a
array([[4, 2, 3, 5, 1],[3, 1, 4, 5, 2],[4, 2, 1, 3, 5]]) # Not the real output

虽然这显然不起作用。

Answer 1

你必须多次调用numpy.random.shuffle()，因为你正在独立地改变几个序列。 numpy.random.shuffle()适用于任何可变序列，实际上并不是ufunc。分别对二维数组a的所有行进行混洗的最短和最有效的代码可能是

map(numpy.random.shuffle, a)

Answer 2

Vectorized solution with rand+argsort trick

我们可以沿着指定的轴生成唯一索引，并使用advanced-indexing索引到输入数组中。为了生成唯一索引，我们将使用random float generation + sort trick，从而为我们提供矢量化解决方案。我们还将它概括为覆盖通用n-dim阵列和沿axes的通用np.take_along_axis。最终的实现看起来像这样 -

def shuffle_along_axis(a, axis):
    idx = np.random.rand(*a.shape).argsort(axis=axis)
    return np.take_along_axis(a,idx,axis=axis)

请注意，此shuffle不会就地并返回一个随机副本。

样品运行 -

In [33]: a
Out[33]: 
array([[18, 95, 45, 33],
       [40, 78, 31, 52],
       [75, 49, 42, 94]])

In [34]: shuffle_along_axis(a, axis=0)
Out[34]: 
array([[75, 78, 42, 94],
       [40, 49, 45, 52],
       [18, 95, 31, 33]])

In [35]: shuffle_along_axis(a, axis=1)
Out[35]: 
array([[45, 18, 33, 95],
       [31, 78, 52, 40],
       [42, 75, 94, 49]])