異なる形状で、長さ (先頭の次元) が同じ 2 つの numpy 配列があります。対応する要素が引き続き対応するように、つまり先頭のインデックスに関して一斉にシャッフルするように、それぞれをシャッフルしたいと思います。
このコードは動作し、私の目標を示しています。
def shuffle_in_unison(a, b):
assert len(a) == len(b)
shuffled_a = numpy.empty(a.shape, dtype=a.dtype)
shuffled_b = numpy.empty(b.shape, dtype=b.dtype)
permutation = numpy.random.permutation(len(a))
for old_index, new_index in enumerate(permutation):
shuffled_a[new_index] = a[old_index]
shuffled_b[new_index] = b[old_index]
return shuffled_a, shuffled_b
例えば：
>>> a = numpy.asarray([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])
>>> b = numpy.asarray([1, 2, 3])
>>> shuffle_in_unison(a, b)
(array([[2, 2],
[1, 1],
[3, 3]]), array([2, 1, 3]))
しかし、これは扱いにくく、非効率的で、遅いように感じられ、配列のコピーを作成する必要があります。配列がかなり大きくなるため、配列をその場でシャッフルする方がよいでしょう。
これを実行するより良い方法はあるでしょうか? 実行速度の向上とメモリ使用量の削減が主な目標ですが、エレガントなコードも望ましいです。
私が考えたもう一つのことはこれです:
def shuffle_in_unison_scary(a, b):
rng_state = numpy.random.get_state()
numpy.random.shuffle(a)
numpy.random.set_state(rng_state)
numpy.random.shuffle(b)
これは動作します...しかし、動作し続けるという保証がほとんどないため、少し怖いです。たとえば、NumPy バージョン間で確実に存続するもののようには見えません。
ベストアンサー1
NumPyの配列のインデックス:
def unison_shuffled_copies(a, b):
assert len(a) == len(b)
p = numpy.random.permutation(len(a))
return a[p], b[p]
これにより、個別のユニゾンシャッフル配列が作成されます。