【发布时间】：2022-01-20 11:34:50
【问题描述】：
此帖https://stackoverflow.com/a/5541452/6394617
建议一种使 Numpy 数组不可变的方法，使用 .flags.writeable = False
但是，当我测试这个时：
arr = np.arange(20).reshape((4,5))
arr.flags.writeable = False
arr
for i in range(5):
np.random.shuffle(arr[:,i])
arr
数组在原地打乱，甚至没有警告。
问题：有没有办法使数组不可变？
背景：
对于上下文，我正在做机器学习，我有特征数组 X，它是浮点数和标签数组 y，它是整数。
我是 Scikit-learn 的新手，但从我读过的内容来看，fit 方法似乎将数组打乱了。也就是说，当我创建两个数组，为数据拟合模型，然后检查数组时，它们是原始顺序的。所以我只是不熟悉 Scikit-learn 是如何洗牌的，也无法在网上找到一个简单的解释。
我正在使用许多不同的模型，并在两者之间进行一些预处理，我担心在某些时候我的两个数组可能会被打乱，从而使行不再适当地对应。
如果我能让数组不可变，我会放心。我确信我可以切换到元组而不是 Numpy 数组，但我怀疑这会更复杂且更慢。
【问题讨论】：
-
我会搞砸术语，但
arr[:, i]返回的内容类似于数据的“视图”，而不是数组本身。np.random.shuffle(x)会报错 -
scikit-learn 的
fit不应该洗牌。如果它洗牌任何东西，它应该做整行。 -
@QuangHoang，我知道 scikit-learn 默认会随机播放（行，而不是列），但是当我在
clf.fit(X,y)之前调用X.flags.writeable = False并且没有导致任何错误时，我感到很惊讶，因为它在我看来，fit会尝试将数据改组，但不应该这样做。所以我不确定 scikit-learn 库是如何打乱数据的。我还没有深入研究每一行源代码，也没有时间，这就是为什么我希望有某种方法可以锁定数组，以防止 any 对其进行更改。 -
问题不在于
arr[:, i]是一个视图，而在于它是一个一维数组。当输入是一维数组时，shuffle方法似乎不尊重writeable标志。例如。x = np.arange(5); x.flags.writeable = False; np.random.shuffle(x)成功。这可能是shuffle方法中的一个错误。 -
@WarrenWeckesser，太好了，谢谢！你想把它作为答案发布，以便将来如果有人有这个问题，他们会发现他们只需要确保拥有最新版本的 NumPy？
标签： python arrays numpy shuffle