Перемішати два списки одночасно з однаковим порядком


89

Я використовую корпус nltkбібліотеки, movie_reviewsякий містить велику кількість документів. Моє завдання - отримати прогнозовану ефективність цих оглядів з попередньою обробкою даних та без попередньої обробки. Але є проблема, у списках, documentsі у documents2мене однакові документи, і мені потрібно перемішати їх, щоб зберегти однаковий порядок в обох списках. Я не можу перетасувати їх окремо, оскільки кожного разу, коли я перебираю список, я отримую інші результати. Ось чому мені потрібно перемішати відразу з тим самим порядком, тому що мені потрібно порівняти їх в кінці (це залежить від порядку). Я використовую python 2.7

Приклад (у дійсності це токенізовані рядки, але це не відносно):

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')]

І мені потрібно отримати цей результат після перетасовки обох списків:

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 мене є такий 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

Відповіді:


219

Ви можете зробити це як:

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]

Звичайно, це був приклад із простішими списками, але адаптація буде однаковою для вашого випадку.

Сподіваюся, це допоможе. Щасти.


Дякую, це саме те, що мені потрібно.
— Ярослав Клімчик

4
(запитання noob) - що означає *?
— ᔕᖺᘎᕊ

2
@ ᔕᖺᘎᕊ, Це означає розпакувати значення c, тому його називають як zip(1,2,3)замістьzip([1,2,3])
— sshashank124

2
Я використовував це рішення раніше і, aі це bбули списки в кінці. З Python 3.6.8, наприкінці того ж прикладу, я отримую aі bяк кортежі.
— vinzee

1
... Кортежі ... так просто a = list (a) і b = list (b)
— RichardBJ

37

Я отримую простий спосіб зробити це

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])

Оригінальний пост стосується звичайних списків у python, але мені знадобилося рішення для масивів numpy. Ви щойно врятували мій 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

Перемішати довільну кількість списків одночасно.

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)

Вихід:

$ (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)

Примітка:
об'єкти, що повертаються, shuffle_list()є tuples.

PS shuffle_list()також можна застосувати доnumpy.array()

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

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

Вихід:

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

4

Простий і швидкий спосіб зробити це - використовувати random.seed () з random.shuffle (). Це дозволяє генерувати однакові випадкові порядки скільки завгодно разів. Це буде виглядати 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]

Це також працює, коли через проблеми з пам’яттю ви не можете одночасно працювати з обома списками.


2
чи не повинно бути випадковим чином. перетасувати (а)?
— Хан

-2

Ви можете використати другий аргумент функції перетасовки, щоб визначити порядок перетасовки.

Зокрема, ви можете передати другому аргументу функції перетасування функцію нульового аргументу, яка повертає значення в [0, 1). Повернене значення цієї функції фіксує порядок перетасовки. (За замовчуванням, тобто якщо ви не передаєте жодну функцію як другий аргумент, вона використовує функцію random.random(). Ви можете побачити це в рядку 277 тут .)

Цей приклад ілюструє те, що я описав:

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

Вихід:

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

random.shuffleФункція викликає randomфункцію більше одного разу, так використовуючи , lambdaщо завжди повертає те ж значення може мати непередбачувані наслідки для виведення.
— Blckknght

Ти правий. Це буде упередженим перемішуванням, залежно від значення r. Це може бути практично добре для багатьох випадків, але не завжди.
— Кундан Кумар,
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.