Python打乱二维数组顺序：个人使用经历

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我的需求背景：

发现问题：

解决方式：

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我的需求背景：

 

两个分类标签的数据独立成组，使用np.vstack拼接到一起后，希望打乱行的顺序。

#合并SD和USD标签的数据
finalData = np.vstack((data0,data1))
finalData.shape

(1518, 23)

初步尝试：

网络搜索后，使用random.shuffle()貌似可以满足需求。参考：Python3 shuffle() 函数

import random
random.shuffle(finalData)
print(finalData)

但个人使用过程发现存在一些问题。

发现问题：

1、存在某些行重复出现的问题。我是23列的数据，最后一列为数据标签（0，1），实验数据本身的重复可能性较小。重复详情见图。

 

2、从上图不难发现，数据标签并不是我期待的结果：在0-1大致五五开的情况下（在前后两部分），前30行都是0标签而没有1标签。

综上推测：random.shuffle在二维数组中的随机，可能是在新数组的每一行，以正态概率或其他方式随机选取原数组的一个Index写入。此处验证留空，可查询源码了解。

上述问题不知道是否可以通过设置参数解决。

解决方式：

既然random.shuffle()存在问题，那么是否有其他方式进行数组顺利的打乱呢？

1、python自带的random和numpy的random。

虽然平时有用random函数，但没有关心过python自带的random和np的random有什么不同。数组以外的差别可以参考简书：【python】random与numpy.random

我这里希望打乱二维数组顺序，关注到np.random中也有上文所用的函数，既然操作是array又有自家的函数，不妨一试。

#打乱数组顺序
np.random.shuffle(finalData)

这个feel感觉就棒棒哒了。

2、 np.random.shuffle(x)和np.random.permutation(x)：是否返回新数组？

numpy.random.shuffle(x)函数通过混洗其内容来就地修改序列，返回值None；numpy.random.permutation(x)会返回一个新的数组而不修改原数组。

至此个人的需求已得到满足，虽还有更多值得探究的细节，但需求产生时再来追究，问题驱动学习，嘿嘿。