随机化两个列表(Numpy in)并维护python中的顺序

Question

我有两个2d数字列表。我想对它进行混洗，但只是在外面进行混洗。

如果我随机化排序列表a，我希望列表B遵循列表A的顺序。

我见过randomizing two lists and maintaining order in python，但这看起来不适合我。

下面的代码就是我现在所做的。

但对于大的麻木列表来说，它太慢了。

import numpy as np
import random    

a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10,11,12]])
b = np.array([[100,200,300,400,500], [600,700,800,900,901], [101,102,103,104,105], [501,502,503,504,505]])
r = [i for i in range(4)]
random.shuffle(r)
newa = np.empty((0, 3))
newb = np.empty((0, 5))
for rr in r:
    newa = np.append(newa, [a[rr]], axis=0)
    newb = np.append(newb, [b[rr]], axis=0)
print(newa)
print(newb)

有没有更快或者更快的方法呢？

谢谢你的回答。

Answer 1

您的想法是正确的，但是追加到数组非常耗时，因为它每次都会重新分配整个缓冲区。相反，您可以只使用随机索引：

a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10,11,12]])
b = np.array([[100,200,300,400,500], [600,700,800,900,901], [101,102,103,104,105], [501,502,503,504,505]])

r = np.arange(4)
np.random.shuffle(r)

newa = a[r]
newb = b[r]

Answer 2

我不是100%的性能，但我认为这可能对你更好：

newa = np.copy(a)
np.random.shuffle(newa)
newb = np.copy(b)
np.random.shuffle(newb)

你需要它们以相同的随机顺序排列吗？那么，如果元素1移动到newa中的位置3，那么这种移动也应该发生在newb中吗？这就是你的代码是如何的，但是你没有在你的问题中指定。如果你想对这两个进行同样的混洗，你需要这样做：

indexes = np.arrange(len(a))
np.random.shuffle(indexes)
newa = a[indexes]
newb = b[indexes]

这将比你拥有的更快，因为所有的append调用都会减慢你的速度。

Answer 3

使用numpy本身的shuffle选项，效率会高得多。

np.random.shuffle(a)
np.random.shuffle(b)

print(a)
#
[[ 4  5  6]
 [10 11 12]
 [ 7  8  9]
 [ 1  2  3]]
print(b)
#
[[600 700 800 900 901]
 [100 200 300 400 500]
 [501 502 503 504 505]
 [101 102 103 104 105]]