Скажем, у меня есть массив r размерности (n, m). Я хотел бы перетасовать столбцы этого массива.
Если я использую numpy.random.shuffle(r), он перетасовывает строки. Как я могу только перетасовать столбцы? Чтобы первый столбец стал вторым, а третий - первым и т.д., Случайным образом.
Пример:
ввод:
array([[ 1, 20, 100],
[ 2, 31, 401],
[ 8, 11, 108]])
выход:
array([[ 20, 1, 100],
[ 31, 2, 401],
[ 11, 8, 108]])
Пока я спрашивал, может быть, я мог бы перетасовать транспонированный массив:
np.random.shuffle(np.transpose(r))
Похоже, что это делает работу. Я был бы признателен за комментарии, чтобы узнать, хороший ли это для этого.
Для общей оси вы можете следовать шаблону:
>>> 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]]
>>>
Итак, еще один шаг от вашего ответа:
Изменить: я очень легко ошибаюсь, как это работает, поэтому я вставляю свое понимание состояния матрицы на каждом шаге.
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.
который затем вернется в правильную форму, с перегруппированными столбцами.
Транспортировка транспонированной матрицы == эта матрица или [A ^ T] ^ T == A. Итак, вам нужно сделать вторую транспозицию после тасования (поскольку транспонирование не является shuffle), чтобы он снова был в правильной форме.
Изменить: ответ OP пропускает сохранение транспозиций и вместо этого позволяет тасованию работать на r, как если бы оно было.
В общем случае, если вы хотите перетасовать массив numpy вдоль оси i:
def shuffle(x, axis = 0):
n_axis = len(x.shape)
t = np.arange(n_axis)
t[0] = axis
t[axis] = 0
xt = np.transpose(x.copy(), t)
np.random.shuffle(xt)
shuffled_x = np.transpose(xt, t)
return shuffled_x
shuffle(array, axis=i)