我有一个3D numpy数组，我想在一个特定的轴上逐块洗牌，同时保持该块中的数据处于原始状态。例如，我有一个形状为(5014023(的np数组，我想通过在轴=1上制作(5010423(的块来进行混洗。因此，将创建140个块，并且应该在轴=1上对块进行混洗，同时保持块中的数据的原始顺序。我阅读了关于np.random.shuffle(x)的文档，但它只在第一个轴上移动，我们无法提供它的块大小。numpy中有什么函数或快速方法吗？
您可以使用随机排列：
A = sum(np.ogrid[0:0:50j,:140,0:0:23j])
rng = np.random.default_rng()
Ashuff = A[:,rng.permutation(140),:]
也许交换轴、混洗和交换回会对你有用吗？
a = np.random.random((50,140,23))
b = np.swapaxes(a, 0, 1)
np.random.shuffle(b)
c = np.swapaxes(b, 0, 1)