今天刚发现对多维numpy数组使用random.shuffle存在一些问题

# 把mask为0的值改为2
tmp_mask = (mask == 0).astype(np.int64) * 2 + mask
# 把tmp_mask上对应image值为-32767的点置为0
tmp_mask = np.where(tmp_image != -32767, tmp_mask, np.zeros_like(tmp_mask))
# 边缘切割1个像素使图像为整数
image = image[:, :1200, :1200, :]
mask = mask[:, :1200, :1200]
tmp_image = tmp_image[:, :1200, :1200]
tmp_mask = tmp_mask[:, :1200, :1200]

random.seed(628)
random.shuffle(image)
random.seed(628)
random.shuffle(mask)
random.seed(628)
random.shuffle(tmp_image)
random.seed(628)
random.shuffle(tmp_mask)
random.seed(628)
random.shuffle(filenames_array)

在random.shuffle之前

在random.shuffle之后

可见random.shuffle直接作用于多维numpy数组并不会只打乱第一维数据（具体怎么打乱目前尚不清楚，请高人指点）