每行的快速列洗牌 numpy

我有一个包含行的长度超过 10,000,000 的大型数组。我需要单独洗牌这些行。例如：

[[1,2,3]
 [1,2,3]
 [1,2,3]
 ...
 [1,2,3]]

to

[[3,1,2]
 [2,1,3]
 [1,3,2]
 ...
 [1,2,3]]

我目前正在使用

map(numpy.random.shuffle, array)

但这是一个 python（不是 NumPy）循环，它占用了我 99% 的执行时间。遗憾的是，PyPy JIT 没有实现numpypy.random，所以我运气不好。有没有更快的方法？我愿意使用任何图书馆（pandas, scikit-learn, scipy, theano等等，只要它使用 Numpyndarray或衍生品。）

如果没有，我想我会求助于 Cython 或 C++。

以下是一些想法：

In [10]: a=np.zeros(shape=(1000,3))

In [12]: a[:,0]=1

In [13]: a[:,1]=2

In [14]: a[:,2]=3

In [17]: %timeit map(np.random.shuffle, a)
100 loops, best of 3: 4.65 ms per loop

In [21]: all_perm=np.array((list(itertools.permutations([0,1,2]))))

In [22]: b=all_perm[np.random.randint(0,6,size=1000)]

In [25]: %timeit (a.flatten()[(b+3*np.arange(1000)[...,np.newaxis]).flatten()]).reshape(a.shape)
1000 loops, best of 3: 393 us per loop

如果只有几列，那么所有可能的排列数远小于数组的行数（在这种情况下，当只有 3 列时，只有 6 种可能的排列）。使其更快的一种方法是首先立即进行所有排列，然后通过从所有可能的排列中随机挑选一个排列来重新排列每一行。

即使尺寸更大，它的速度似乎仍然快了 10 倍：

#adjust a accordingly
In [32]: b=all_perm[np.random.randint(0,6,size=1000000)]

In [33]: %timeit (a.flatten()[(b+3*np.arange(1000000)[...,np.newaxis]).flatten()]).reshape(a.shape)
1 loops, best of 3: 348 ms per loop

In [34]: %timeit map(np.random.shuffle, a)
1 loops, best of 3: 4.64 s per loop