python：为什么random.shuffle改变数组

Question

我正在使用 random.shuffle 打乱二维 numpy 数组。我遇到了以下问题：

import numpy as np
from random import shuffle as sf 

b = np.array([1,2,3,4,5])
print b
# [1 2 3 4 5]
sf(b)
print b
# [1 4 5 3 2]

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print a
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]
#  [7 8 9]]
sf(a)
print a
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]
#  [1 2 3]]

结果表明，对一维数组进行洗牌时，一切正确。但是在对二维数组进行洗牌时，结果变得很奇怪。

为什么原始数组的第三行被丢弃，而第一行被复制了两次？

我知道可以有解决方案来解决这个问题，例如首先打乱一个表示行 ID 的一维数组，然后按照打乱后的 ID 的顺序提取二维数组。但我确实想弄清楚 random.shuffle 的实现发生了什么，或者我的代码有什么问题。

Answer 1

来自 random 模块的 Shuffle 不是用来处理 numpy 数组的，因为它与嵌套的 python 列表不完全相同。您应该改用 numpy.random module’s shuffle。

import numpy as np
from numpy.random import shuffle

arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
shuffle(arr)
print(arr)
# output:
# [[4 5 6]
# [1 2 3]
# [7 8 9]]

python：为什么random.shuffle改变数组

python: why does random.shuffle change the array

python

arrays

numpy

shuffle