如何使用Python对列表中的NumPy数组随机应用旋转和翻转操作

你传入numpy.random.choice的数组列表会被NumPy自动转换为高维数组，不符合该函数要求输入必须为1维的规则，因此抛出ValueError: a must be 1-dimensional错误。

实现思路 #

不需要直接对数组做抽样，改为提前定义所有可选变换的集合，对每个数组随机抽取一个变换应用即可，规避高维输入的问题。

完整代码示例 #

import numpy as np

# 你的原始NumPy数组列表，此处为示例数据
arr_list = [np.random.randint(0, 255, (28, 28)) for _ in range(20)]

# 定义可选变换：保持原样、rot90旋转、flip翻转
transform_ops = [
    lambda x: x,                # 保持原始状态
    lambda x: np.rot90(x),      # 逆时针旋转90度，可加k参数指定旋转次数：np.rot90(x, k=2)即旋转180度
    lambda x: np.flip(x)        # 全轴翻转，也可替换为np.fliplr(左右翻转)或np.flipud(上下翻转)
]

processed_list = []
for arr in arr_list:
    # 随机选择变换的索引，p参数可自定义各变换的概率，需和transform_ops长度一致，总和为1
    op_idx = np.random.choice(len(transform_ops), p=[0.4, 0.3, 0.3])
    processed_list.append(transform_ops[op_idx](arr))

可选调整项 #

• 如需调整各类变换的占比，修改np.random.choice的p参数即可，比如设置80%保持原始、10%旋转、10%翻转的规则，改为p=[0.8, 0.1, 0.1]
• 如需固定随机结果用于复现，在代码开头加np.random.seed(任意整数)即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Coder