Перемешать массив с помощью python, рандомизировать порядок элементов массива с помощью python

Альтернативный способ сделать это с помощью 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)

Выход:

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

Преимущество: вы можете произвольно выбирать несколько массивов одновременно, не нарушая сопоставление. А 'random_state' может управлять перемешиванием для воспроизводимого поведения.

Другие ответы самые простые, однако немного раздражает то, что метод random.shuffle на самом деле ничего не возвращает - он просто сортирует данный список. Если вы хотите объединить вызовы в цепочку или просто объявить перетасованный массив в одной строке, вы можете сделать:

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

Затем вы можете сделать такие строки, как:

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

На всякий случай, если вам нужен новый массив, вы можете использовать sample:

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

При работе с обычными списками Python random.shuffle() выполнит работу, как показано в предыдущих ответах.

Но когда дело доходит до _2 _ (_ 3_), random.shuffle, похоже, ломает исходный ndarray. Вот пример:

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

Просто используйте: np.random.shuffle(a)

Как и random.shuffle, np.random.shuffle перемещает массив на место.

Вы можете отсортировать свой массив со случайным ключом

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

ключ можно прочитать только один раз, поэтому сравнение элементов во время сортировки по-прежнему эффективно.

но похоже, что random.shuffle(array) будет быстрее, так как он написан на C

это O (log (N)) кстати

В дополнение к предыдущим ответам я хотел бы представить еще одну функцию.

numpy.random.shuffle, а также random.shuffle выполняют перемешивание на месте. Однако, если вы хотите вернуть перемешанный массив, numpy.random.permutation - это функция, которую следует использовать.

Я не знаю, что использовал random.shuffle(), но он вернул мне "None", поэтому я написал это, может быть полезно для кого-то

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

Имейте в виду, что random.shuffle() не следует использовать в многомерных массивах, поскольку это вызывает повторения.

Представьте, что вы хотите перетасовать массив по его первому измерению, мы можем создать следующий тестовый пример,

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

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

так что вдоль первой оси i-й элемент соответствует матрице 2x3, где все элементы равны i.

Если мы используем правильную функцию перемешивания для многомерных массивов, то есть np.random.shuffle(x), массив будет перемещаться по первой оси по желанию. Однако использование random.shuffle(x) вызовет повторы. Вы можете проверить это, запустив len(np.unique(x)) после перемешивания, что даст вам 10 (как и ожидалось) с np.random.shuffle(), но только около 5 при использовании random.shuffle().