对于一个二维的Numpy数组，在每一行上应用相同的排列。

Question

如果要对一维数组 A 进行排列，您可以运行以下代码：

import numpy as np
A = np.random.permutation(A)

我有一个二维数组，想要对每一行应用完全相同的排列。有没有办法让numpy为您指定这样做？

- jsguy

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非常抱歉我表述不够清晰。每一行在应用置换之前应该具有相同的元素集合，但是您排列每一行中的元素的方式应该是相同的。因此，如果位置0的元素移动到位置4，则每一行都应该发生相同的情况。 - jsguy

换句话说，你想对A的列进行排列？ - Warren Weckesser

Answer 1

生成A中列数的随机排列，并索引到A的列中，如下所示 -

A[:,np.random.permutation(A.shape[1])]

样例运行 -

In [100]: A
Out[100]: 
array([[3, 5, 7, 4, 7],
       [2, 5, 2, 0, 3],
       [1, 4, 3, 8, 8]])

In [101]: A[:,np.random.permutation(A.shape[1])]
Out[101]: 
array([[7, 5, 7, 4, 3],
       [3, 5, 2, 0, 2],
       [8, 4, 3, 8, 1]])

- Divakar

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你的方法似乎改变了行的值，例如在置换之前的第一行中我们没有2，但在此之后我们有了2。我希望有一种掩码方式，例如，如果第一行的一个元素在置换后从位置0移动到位置4，则第二行和所有其他行中位置0的元素也应该发生相同的变化。 - jsguy

Answer 2

实际上，您不需要这样做，根据文档的说明：

如果x是一个多维数组，则仅沿其第一个索引洗牌。

因此，以Divakar的数组为例：

a = np.array([
    [3, 5, 7, 4, 7],
    [2, 5, 2, 0, 3],
    [1, 4, 3, 8, 8]
])

您可以这样做：np.random.permutation(a)，就会得到类似以下的结果：

array([[2, 5, 2, 0, 3],
       [3, 5, 7, 4, 7],
       [1, 4, 3, 8, 8]])

附注：如果您需要执行列置换 - 只需执行np.random.permutation(a.T).T。类似的方法也适用于多维数组。

- Salvador Dali

Answer 3

这取决于您对每行的意思。

如果您想排列所有值（无论行和列），请将数组reshape为1d，然后进行排列，再reshape回2d。

如果您想对每行进行排列但不在不同列之间混洗元素，则需要遍历一个轴并调用permutation。

for i in range(len(A)):
    A[i] = np.random.permutation(A[i])

可能有更简短的方法，但这就是实现它的方式。

- Bas van Stein