我可以使 Numpy 数组不可变吗？

Question

这个post

建议使用 .flags.writeable = False

使 Numpy 数组不可变的方法

然而，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

数组就地洗牌，甚至没有任何警告。

问题：有没有办法让数组不可变？

背景：

对于上下文，我正在做机器学习，我有特征数组 X（浮点数）和标签数组 y（整数）。

我是 Scikit-learn 的新手，但从我读到的内容来看，fit 方法似乎将数组随机排列到位。也就是说，当我创建两个数组，将模型拟合到数据，然后检查数组时，它们是按原始顺序排列的。所以我只是不熟悉 Scikit-learn 是如何洗牌的，而且还无法在网上找到一个简单的解释。

我使用了许多不同的模型，并在两者之间做了一些预处理，我担心在某些时候我的两个数组可能会被打乱，以至于行不再正确对应。

如果我能让数组不可变，我会放心的。我确定我可以切换到元组而不是 Numpy 数组，但我怀疑编码会更复杂并且更慢。

Answer 1

这是 numpy 1.22 及更早版本 numpy.random.shuffle 中的错误。当数组是一维时，函数不考虑输入数组的 writeable 标志。

numpy.random.Generator.shuffle 有同样的问题，numpy.random.Generator.permuted 不遵守任何维度数组的 writeable 标志。

这已经fixed在NumPy的主要开发分支中，所以NumPy 1.23.0及之后的版本不会有这个bug。请注意，NumPy 1.22.0 尚未发布，但可作为候选版本使用。修复发生在1.22的分支之后，所以修复不会在1.22.0.

Can I make a Numpy array immutable?