今天发现一个用 numpy 随机化数组的技巧。

需求

我有两个数组( ndarray ):train_datasets 和 train_labels。其中,train_datasets 的每一行和 train_labels 是一一对应的。现在我要将数组打乱并用于训练,打乱后要求两者的行与行之间必须保持原来的对应关系。

实现

一般的实现思路,应该是先将 train_datasets(或 train_labels )打乱,并记录被打乱的行号,再通过行号调整 train_labels (或 train_datasets )的行次序,这样两者的对应关系能保持一致。但代码实现起来会很繁琐,而如果用上 numpy 的话,可以三行代码搞定。

首先,假设我们用如下训练数据(训练数据和标签都是三个):

>>> train_data = np.ndarray(shape=(3,1,2), dtype=np.int32, buffer=np.asarray((1,2,3,4,5,6), dtype=np.int32))
>>> train_label = np.ndarray(shape=(3,), dtype=np.int32, buffer=np.asarray((1,2,3), dtype=np.int32))
>>> train_data
array([[[1, 2]], [[3, 4]], [[5, 6]]], dtype=int32)
>>> train_label
array([1, 2, 3], dtype=int32)

下面,我们用三行代码打乱样本数据:

>>> permutation = np.random.permutation(train_label.shape[0])
>>> shuffled_dataset = train_data[permutation, :, :]
>>> shuffled_labels = train_label[permutation]

稍微解释一下代码:

利用 np.random.permutation 函数,我们可以获得打乱后的行号,输出permutation 为:array([2, 1, 0])

然后,利用 numpy array 内置的操作 train_data[permutation, :, :] ,我们可以获得打乱行号后的新的训练数据。

我们看看训练数据和标签是不是对应的:

>>> shuffled_dataset
array([[[5, 6]], [[3, 4]], [[1, 2]]], dtype=int32)
>>> shuffled_labels
array([3, 2, 1], dtype=int32)

没错,完全按照 permutation [2, 1, 0] 的顺序重新调整了。

学会这种技巧,妈妈再也不担心我加班了

05-02 09:32