打乱numpy数组

Question

我有一个二维的numpy数组，我想把它打乱。最好的方法是先把它变成一维的，打乱后再变回二维，还是说可以直接打乱而不需要变形呢？

直接使用random.shuffle并不能得到我想要的结果，而numpy.random.shuffle只会打乱行：

import random
import numpy as np
a=np.arange(9).reshape((3,3))
random.shuffle(a)
print a

[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [3 4 5]]

a=np.arange(9).reshape((3,3))
np.random.shuffle(a)
print a

[[6 7 8]
 [3 4 5]
 [0 1 2]]

Answer 1

我觉得这点非常重要，值得注意。
如果你有一个一维的numpy数组，可以使用 random.shuffle(a) 来打乱它的顺序。
但是如果你的数组是多维的（也就是维度大于2），那么

random.shuffle(a)

就会搞坏你的数据，返回一些随机的东西。
你可以在这里看到这个问题：

import random
import numpy as np
a=np.arange(9).reshape((3,3))
random.shuffle(a)
print a

[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [3 4 5]]

这是numpy的一个已知的bug（或者说是一个特性？）。

所以，只使用 numpy.random.shuffle(a) 来处理numpy数组。

Answer 2

你可以对 a.flat 进行随机排序：

>>> np.random.shuffle(a.flat)
>>> a
array([[6, 1, 2],
       [3, 5, 0],
       [7, 8, 4]])

Answer 3

你可以让 np.random.shuffle 在扁平化的版本上进行操作：

>>> a = np.arange(9).reshape((3,3))
>>> a
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])
>>> np.random.shuffle(a.flat)
>>> a
array([[3, 5, 8],
       [7, 6, 2],
       [1, 4, 0]])