我有两个需要连接的数组：

X_train的形状是(3072, 50000)，y_train的形状是(50000,)

我想将它们连接起来，以便一次性打乱所有索引。我尝试了以下方法，但都不起作用：

np.concatenate([X_train, np.transpose(y_train)])np.column_stack([X_train, np.transpose(y_train)])

我该如何连接它们呢？

回答：

为了针对任务而不是你的问题提供一些建议：不要这样做！

假设X是你的样本/观察值，y是你的目标值：

只需生成一个随机排列，并创建视图（没有任何复制或修改），例如（未经测试）：

import numpy as npX = np.random.random(size=(50000, 3072))y = np.random.random(size=50000)perm = np.random.permutation(X.shape[0])  # 假设 X.shape[0] == y.shape[0]X_perm = X[perm]  # 视图！！！y_perm = y[perm]

提醒：你的初始形状与大多数基于Python的机器学习工具不兼容，因为通常的解释是：

• 第一维/行：样本
• 第二维/列：特征

由于样本数量需要与目标值y的数量相同，你会发现我的例子在这方面是正确的，而你的例子需要对X进行转置