shuffle vs permute numpy

Question

Was ist der Unterschied zwischen numpy.random.shuffle(x) und numpy.random.permutation(x)?

Ich habe die Doc-Seiten gelesen, aber ich konnte nicht verstehen, ob es einen Unterschied zwischen den beiden gab, wenn ich nur die Elemente eines Arrays zufällig mischen wollte.

Um genauer zu sein angenommen, ich habe ein Array x=[1,4,2,8]. Wenn ich zufällige Permutationen von x erzeugen möchte, was ist der Unterschied zwischen shuffle(x) und permutation(x)?

Answer 1

np.random.permutation hat zwei Unterschiede von np.random.shuffle:

• wenn ein Array übergeben, wird es eine schlurfte Kopie des Arrays zurückgeben; np.random.shuffle schlurft das Array inplace
• wenn eine ganze Zahl übergeben, wird es eine schlurfte Bereich dh np.random.shuffle(np.arange(n))

If x is an integer, randomly permute np.arange(x). If x is an array, make a copy and shuffle the elements randomly.

Der Quellcode dieses zu verstehen, könnte helfen, zurück:

3280  def permutation(self, object x): 
... 
3307   if isinstance(x, (int, np.integer)): 
3308    arr = np.arange(x) 
3309   else: 
3310    arr = np.array(x) 
3311   self.shuffle(arr) 
3312   return arr 

Answer 2

Hinzufügen auf, was @ ecatmur sagte, np.random.permutation ist nützlich, wenn Sie geordnete Paare, besonders für Klassifikation sortieren müssen:

from np.random import permutation 
from sklearn.datasets import load_iris 
iris = load_iris() 
X = iris.data 
y = iris.target 

# Data is currently unshuffled; we should shuffle 
# each X[i] with its corresponding y[i] 
perm = permutation(len(X)) 
X = X[perm] 
y = y[perm]