Numpy：洗牌元素的子集

Question

我有一个二维 numpy 数组，将其解释为一个网格，并且想要排列元素的一个子集。更准确地说，边应映射到边，角应映射到角。

np.random.shuffle 完成工作，当元素的任何排列都很好时。

我可以通过以下方式进入角落：

a = np.arange(16).reshape((4,4))
a[[0,0,-1,-1],[0,-1,0,-1]]

然而，当我打电话时

np.random.shuffle(a[[0,0,-1,-1],[0,-1,0,-1]])

数组未更改。阅读https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/arrays.indexing.html，我发现上面使用了高级切片，returns一个副本，而不是一个视图。但是这个副本是就地打乱的，所以没有结果分配给原始数组。

所以问题是，如何排列所选索引的元素？

Answer 1

您可以使用 np.random.permutation 获取输入序列的随机副本，然后使用索引对其进行分配：

In [19]: a = np.arange(16).reshape((4,4))

In [20]: a
Out[20]:
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

In [21]: a[[0,0,-1,-1],[0,-1,0,-1]] = np.random.permutation(a[[0,0,-1,-1],[0,-1,0,-1]])

In [22]: a
Out[22]:
array([[12,  1,  2, 15],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [ 0, 13, 14,  3]])

此外，您可以使用a[::a.shape[0]-1, ::a.shape[1]-1]

获得阵列4个角的视图

但是，由于其结果是一个二维 numpy 数组，因此洗牌只会沿第一个轴洗牌。

Answer 2

罪魁祸首是 np.random.shuffle 确实就地更改了数组并且从不 returns 更改值，随机排列条目。您的代码更改了包含角的新临时数组，该数组已更改，但您没有引用它，因此您看不到任何更改。查看：

>>> import numpy as np 
>>> a = np.arange(16).reshape((4,4))
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
>>> np.random.shuffle(a)
>>> a
array([[12, 13, 14, 15],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [ 0,  1,  2,  3]])
>>> np.random.shuffle(a)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [12, 13, 14, 15],
       [ 8,  9, 10, 11]])
>>> a[[0,0,-1,-1],[0,-1,0,-1]]
array([ 0,  3,  8, 11])
>>> np.random.shuffle(a[[0,0,-1,-1],[0,-1,0,-1]])
>>> b = a[[0,0,-1,-1],[0,-1,0,-1]]
>>> np.random.shuffle(b)
>>> b
array([ 0, 11,  8,  3])
>>>

现在您只需使用 b 重新分配角即可。请注意，我示例中的角是从已经洗牌的数组 a.

中取出的

Numpy：洗牌元素的子集

Numpy: shuffle subset of elements

python

numpy

shuffle