Перемешать два списка одновременно в том же порядке


89

Я использую корпус nltkбиблиотеки, movie_reviewsкоторый содержит большое количество документов. Моя задача - добиться прогнозной эффективности этих обзоров с предварительной обработкой данных и без предварительной обработки. Но есть проблема, в списках documentsи documents2у меня одни и те же документы, и мне нужно перетасовать их, чтобы сохранить одинаковый порядок в обоих списках. Я не могу перемешать их по отдельности, потому что каждый раз, когда я перемешиваю список, я получаю другие результаты. Вот почему мне нужно перемешать сразу в том же порядке, потому что мне нужно сравнить их в конце (это зависит от порядка). Я использую Python 2.7

Пример (на самом деле строки токенизированы, но не относительны):

documents = [(['plot : two teen couples go to a church party , '], 'neg'),
             (['drink and then drive . '], 'pos'),
             (['they get into an accident . '], 'neg'),
             (['one of the guys dies'], 'neg')]

documents2 = [(['plot two teen couples church party'], 'neg'),
              (['drink then drive . '], 'pos'),
              (['they get accident . '], 'neg'),
              (['one guys dies'], 'neg')]

И мне нужно получить этот результат после перетасовки обоих списков:

documents = [(['one of the guys dies'], 'neg'),
             (['they get into an accident . '], 'neg'),
             (['drink and then drive . '], 'pos'),
             (['plot : two teen couples go to a church party , '], 'neg')]

documents2 = [(['one guys dies'], 'neg'),
              (['they get accident . '], 'neg'),
              (['drink then drive . '], 'pos'),
              (['plot two teen couples church party'], 'neg')]

У меня есть такой код:

def cleanDoc(doc):
    stopset = set(stopwords.words('english'))
    stemmer = nltk.PorterStemmer()
    clean = [token.lower() for token in doc if token.lower() not in stopset and len(token) > 2]
    final = [stemmer.stem(word) for word in clean]
    return final

documents = [(list(movie_reviews.words(fileid)), category)
             for category in movie_reviews.categories()
             for fileid in movie_reviews.fileids(category)]

documents2 = [(list(cleanDoc(movie_reviews.words(fileid))), category)
             for category in movie_reviews.categories()
             for fileid in movie_reviews.fileids(category)]

random.shuffle( and here shuffle documents and documents2 with same order) # or somehow

Ответы:


217

Вы можете сделать это как:

import random

a = ['a', 'b', 'c']
b = [1, 2, 3]

c = list(zip(a, b))

random.shuffle(c)

a, b = zip(*c)

print a
print b

[OUTPUT]
['a', 'c', 'b']
[1, 3, 2]

Конечно, это был пример с более простыми списками, но для вашего случая адаптация будет такой же.

Надеюсь, это поможет. Удачи.


Спасибо, это именно то, что мне нужно.
— Ярослав Климчик

4
(вопрос новичка) - что означает *?
— ᔕᖺᘎᕊ 02

2
@ ᔕᖺᘎᕊ, это означает распаковать значения c, чтобы он назывался как zip(1,2,3)вместоzip([1,2,3])
— sshashank124 03

2
Я использовал это решение до и aи bбыли списки в конце. В Python 3.6.8 в конце того же примера я получаю aи в bвиде кортежей.
— vinzee

1
... Кортежи ... так что просто a = list (a) и b = list (b)
— RichardBJ

37

У меня есть простой способ сделать это

import numpy as np
a = np.array([0,1,2,3,4])
b = np.array([5,6,7,8,9])

indices = np.arange(a.shape[0])
np.random.shuffle(indices)

a = a[indices]
b = b[indices]
# a, array([3, 4, 1, 2, 0])
# b, array([8, 9, 6, 7, 5])

Исходный пост посвящен обычным спискам в python, но мне нужно было решение для массивов numpy. Ты только что спас мне день!
— Finngu

10
from sklearn.utils import shuffle

a = ['a', 'b', 'c','d','e']
b = [1, 2, 3, 4, 5]

a_shuffled, b_shuffled = shuffle(np.array(a), np.array(b))
print(a_shuffled, b_shuffled)

#random output
#['e' 'c' 'b' 'd' 'a'] [5 3 2 4 1]

6

Перемешивайте произвольное количество списков одновременно.

from random import shuffle

def shuffle_list(*ls):
  l =list(zip(*ls))

  shuffle(l)
  return zip(*l)

a = [0,1,2,3,4]
b = [5,6,7,8,9]

a1,b1 = shuffle_list(a,b)
print(a1,b1)

a = [0,1,2,3,4]
b = [5,6,7,8,9]
c = [10,11,12,13,14]
a1,b1,c1 = shuffle_list(a,b,c)
print(a1,b1,c1)

Выход:

$ (0, 2, 4, 3, 1) (5, 7, 9, 8, 6)
$ (4, 3, 0, 2, 1) (9, 8, 5, 7, 6) (14, 13, 10, 12, 11)

Примечание:
объекты, возвращаемые shuffle_list()are tuples.

PS shuffle_list()также может применяться кnumpy.array()

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])

a1,b1 = shuffle_list(a,b)
print(a1,b1)

Выход:

$ (3, 1, 2) (6, 4, 5)

4

Простой и быстрый способ сделать это - использовать random.seed () с random.shuffle (). Это позволяет вам генерировать один и тот же случайный порядок много раз. Это будет выглядеть так:

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [6, 7, 8, 9, 10]
seed = random.random()
random.seed(seed)
a.shuffle()
random.seed(seed)
b.shuffle()
print(a)
print(b)

>>[3, 1, 4, 2, 5]
>>[8, 6, 9, 7, 10]

Это также работает, когда вы не можете работать с обоими списками одновременно из-за проблем с памятью.


2
Разве это не должно быть random.shuffle (a)?
— Хан

-2

Вы можете использовать второй аргумент функции перемешивания, чтобы исправить порядок перемешивания.

В частности, вы можете передать второму аргументу функции перемешивания функцию с нулевым аргументом, которая возвращает значение в [0, 1). Возвращаемое значение этой функции фиксирует порядок перемешивания. (По умолчанию, т.е. если вы не передаете какую-либо функцию в качестве второго аргумента, она использует эту функцию random.random(). Вы можете увидеть это в строке 277 здесь .)

Этот пример иллюстрирует то, что я описал:

import random

a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
b = [1, 2, 3, 4, 5]

r = random.random()            # randomly generating a real in [0,1)
random.shuffle(a, lambda : r)  # lambda : r is an unary function which returns r
random.shuffle(b, lambda : r)  # using the same function as used in prev line so that shuffling order is same

print a
print b

Выход:

['e', 'c', 'd', 'a', 'b']
[5, 3, 4, 1, 2]

random.shuffleФункция вызывает randomфункцию более одного раза, так используя , lambdaчто всегда возвращает то же значение может иметь непредсказуемые последствия для вывода.
— Blckknght

Ты прав. Это будет предвзятое перемешивание, зависящее от значения r. Это может быть практически хорошо для многих случаев, но не всегда.
— Кундан Кумар
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.