Перемешивать только указанные c столбцы "вертикально" в многомерном массиве - PullRequest
Новая
       3

Перемешивать только указанные c столбцы "вертикально" в многомерном массиве

2 голосов
/ 28 февраля 2020

У меня есть многомерный массив из 6 столбцов, например: 

[59, '591', '592', '593', '594', 1582823720],
[9, '91', '92', '93', '94', 1582823745],
[7, '71', '72', '73', '74', 1582823745],
[61, '611', '612', '613', '614', 1582823752],
[54, '541', '542', '543', '544', 1582823717],
[24, '241', '242', '243', '244', 1582823706]

Существует ли простой способ перетасовывать только указанные 1011 * столбцы "по вертикали", сохраняя содержимое других столбцов без изменений?

Например, выше, допустим, мне нужно только «вертикально» перемешать столбцы 2-5, оставив столбцы 1 и 6 без изменений, поэтому результат будет: 

[59, '541', '242', '243', '74', 1582823720],
[9, '591', '542', '593', '94', 1582823745],
[7, '241', '612', '543', '614', 1582823745],
[61, '611', '92', '73', '544', 1582823752],
[54, '71', '72', '613', '594', 1582823717],
[24, '91', '592', '93', '244', 1582823706]

Я новичок в Python а может быть, есть простое встроенное решение или определенный модуль, который бы это делал?

Я натолкнулся на библиотеку numpy, которая делала перемешивание строк массива "по вертикали" быстрым движением с random.shuffle() функция, может быть, есть один, чтобы просто перемешать специфика c столбцы?

Ответы [ 4 ]

1 голос
/ 28 февраля 2020

Вы можете сделать это с помощью функции numpy shuffle 

x=np.array(yourlist)    
np.random.shuffle(x[:,1:5])

для горизонтального шаффла. Вы можете использовать пример транспонирования 

np.random.shuffle(x.T[:,1:5])

для вертикального шаффла 

x = np.arange(36).reshape(6,6)
x
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15, 16, 17],
       [18, 19, 20, 21, 22, 23],
       [24, 25, 26, 27, 28, 29],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35]])
np.random.shuffle(x[:,1:5])
x
array([[ 0,  7,  8,  9, 10,  5],
       [ 6,  1,  2,  3,  4, 11],
       [12, 19, 20, 21, 22, 17],
       [18, 25, 26, 27, 28, 23],
       [24, 13, 14, 15, 16, 29],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35]])
0 голосов
/ 28 февраля 2020

numpy shuffle может перетасовать вложенный массив на месте.

Если вы хотите, чтобы 4 столбца сохранили свою горизонтальную согласованность, просто наберите 

data = np.array(data)
np.random.shuffle(data[1:5])

, перед которым стоит np.random.seed(0), это дает 

array([['59', '591', '592', '593', '594', '1582823720'],
       ['61', '611', '612', '613', '614', '1582823752'],
       ['54', '541', '542', '543', '544', '1582823717'],
       ['7', '71', '72', '73', '74', '1582823745'],
       ['9', '91', '92', '93', '94', '1582823745'],
       ['24', '241', '242', '243', '244', '1582823706']], dtype='<U11')

Если вы хотите, чтобы столбцы были перетасованы по отдельности: 

data = np.array(data)
tdata = np.transpose(tdata)
for i in range(1,5): np.shuffle(tdata[i])
data = np.transpose(tdata)

с предшествующим np.random.seed(0), это дает 

array([['59', '241', '92', '613', '244', '1582823720'],
       ['9', '71', '612', '243', '74', '1582823745'],
       ['7', '91', '542', '93', '614', '1582823745'],
       ['61', '611', '592', '73', '544', '1582823752'],
       ['54', '591', '72', '543', '94', '1582823717'],
       ['24', '541', '242', '593', '594', '1582823706']], dtype='<U11')
0 голосов
/ 28 февраля 2020

Я не уверен, существует ли это в других библиотеках, хотя я считаю, что такая функциональность должна существовать. Тем не менее, мне не нужно numpy, чтобы сделать это:

  • Транспонировать массив.
  • Перемешать, какой подмассив вам нужен.
  • Транспонировать массив обратно.

Пример кода для перестановки столбца ЧЕТВЕРТЫЙ: 

import random
# I am using pprint to beautify the output on the terminal
from pprint import pprint
arr = [[59, '591', '592', '593', '594', 1582823720],
       [9, '91', '92', '93', '94', 1582823745],
       [7, '71', '72', '73', '74', 1582823745],
       [61, '611', '612', '613', '614', 1582823752],
       [54, '541', '542', '543', '544', 1582823717],
       [24, '241', '242', '243', '244', 1582823706]
      ]
t_arr = [*zip(*arr)]
# I am converting array elements to lists as the zip() function produce tuples instead of lists.
t_arr = [list(sub_arr) for sub_arr in t_arr]
random.shuffle(t_arr[3])
arr_b = [*zip(*t_arr)]
# Again, converting back to lists
arr_b = [list(sub_arr) for sub_arr in arr_b]
# printing out the results :)
pprint(arr_b)

вот вывод: 

[[59, '591', '592', '73', '594', 1582823720],
 [9, '91', '92', '243', '94', 1582823745],
 [7, '71', '72', '543', '74', 1582823745],
 [61, '611', '612', '93', '614', 1582823752],
 [54, '541', '542', '613', '544', 1582823717],
 [24, '241', '242', '593', '244', 1582823706]]
0 голосов
/ 28 февраля 2020

Вот код, использующий numpy. 

data = [[59, '541', '242', '243', '74', 1582823720],
    [9, '591', '542', '593', '94', 1582823745],
    [7, '241', '612', '543', '614', 1582823745],
    [61, '611', '92', '73', '544', 1582823752],
    [54, '71', '72', '613', '594', 1582823717],
    [24, '91', '592', '93', '244', 1582823706]
]


import numpy as np
import random 


data_numpy = np.array(data)


def shuffle_column(matrix, col_index_to_shuffle):
  """
  """
  current_data = matrix[:, col_index_to_shuffle]
  random.shuffle(current_data)
  matrix[:, col_index_to_shuffle] = current_data
  return matrix


shuffled_matrix = shuffle_column(data_numpy, 2)
shuffled_matrix

array([['59', '541', '242', '243', '74', '1582823720'],
       ['9', '591', '92', '593', '94', '1582823745'],
       ['7', '241', '592', '543', '614', '1582823745'],
       ['61', '611', '612', '73', '544', '1582823752'],
       ['54', '71', '72', '613', '594', '1582823717'],
       ['24', '91', '542', '93', '244', '1582823706']], dtype='<U21')
...