我有一个格式为 numpy 的数组
[[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
...
[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. ... 0. 0. 0.]]
每一列代表一个数据通道，我需要独立于其他 channel 对该列中每一列的内容进行洗牌。我明白numpy.random.shuffle仅沿数组的第一个轴进行洗牌，即。打乱数组中行的顺序。在每列中进行独立洗牌的最佳方法是什么？
最佳答案
我们可以为每列生成唯一的行索引，并使用高级索引索引到输入数组中。为了生成唯一索引，我们将使用 random float generation + sort trick ，从而为我们提供了一个矢量化解决方案，如下所示 -
idx = np.random.rand(*a.shape).argsort(0)
out = a[idx, np.arange(a.shape[1])]
通用版本
我们可以将其概括为涵盖通用 n-dim 数组以及通用轴 np.take_along_axis并最终得到 this post 中列出的内容.
关于python - 在 numpy 数组的列内独立洗牌，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49426584/