NumPy Random 的 permuted(~)
方法返回一個新的 NumPy 數組,其中的值已打亂。
注意
要就地打亂值,請使用 shuffle(~)
。
此外, permutation(~)
和 permuted(~)
之間的區別在於,前者對二維數組的行或列進行打亂,但 permuted(~)
獨立於其他行或列對值進行打亂。請參閱下麵的示例以進行說明。
參數
1.x
| NumPy array
或 MutableSequence
要洗牌的數組。
2. axis
| int
| optional
要洗牌的軸。默認情況下, axis=None
,這意味著數組中的所有值都會被打亂。
3. out
| NumPy array
| optional
如果給出,則結果存儲在 out
中。默認情況下,創建並返回一個新的 NumPy 數組。
返回值
NumPy 數組。
例子
打亂一維數組
打亂一維數組:
import numpy as np
rng = np.random.default_rng(seed=42)
rng.permuted([5,2,6,1])
array([1, 6, 2, 5])
請注意,打亂一維數組時,行為與 permutation(~)
完全相同。
打亂二維數組
考慮以下二維數組:
x = np.arange(12).reshape((3,4))
x
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])
打亂所有值
默認情況下, axis=None
,這意味著數組中的所有值都會被打亂:
rng = np.random.default_rng(seed=42)
rng.permuted(x) # axis=None
array([[ 0, 7, 6, 9],
[11, 3, 5, 2],
[ 4, 10, 1, 8]])
打亂每列的值
要打亂每列中的值,請設置 axis=0
:
rng = np.random.default_rng(seed=42)
rng.permuted(x, axis=0)
array([[ 8, 1, 6, 11],
[ 4, 9, 10, 3],
[ 0, 5, 2, 7]])
請注意,每行的隨機排列與其他列中的值的排序方式無關。這是 permuted(~)
和 permutation(~)
之間的主要區別。
打亂每行的值
要打亂每行中的值,請設置 axis=1
:
rng = np.random.default_rng(seed=42)
rng.permuted(x, axis=1)
array([[ 3, 2, 1, 0],
[ 7, 6, 4, 5],
[ 8, 11, 10, 9]])
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注:本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 NumPy Random Generator | permuted method。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。