import random

class a:
    foo = "bar"

a1 = a()
a2 = a()
a3 = a()
a4 = a()
b = [a1,a2,a3,a4]

random.shuffle(b)
print(b)

shuffle已经到位，所以不打印结果，结果为None，而是打印列表。

如果你有多个列表，你可能想先定义排列(洗牌列表/重新排列列表中的项目的方式)，然后应用到所有列表:

import random

perm = list(range(len(list_one)))
random.shuffle(perm)
list_one = [list_one[index] for index in perm]
list_two = [list_two[index] for index in perm]

努比/西皮

如果你的列表是numpy数组，它会更简单:

import numpy as np

perm = np.random.permutation(len(list_one))
list_one = list_one[perm]
list_two = list_two[perm]

mpu

我已经创建了一个小的实用程序包mpu，它有consistent_shuffle函数:

import mpu

# Necessary if you want consistent results
import random
random.seed(8)

# Define example lists
list_one = [1,2,3]
list_two = ['a', 'b', 'c']

# Call the function
list_one, list_two = mpu.consistent_shuffle(list_one, list_two)

注意mpu。Consistent_shuffle接受任意数量的参数。所以你也可以用它洗牌三个或更多的列表。

对于numpy(科学和金融应用程序的流行库)，使用np.random.shuffle:

import numpy as np
b = np.arange(10)
np.random.shuffle(b)
print(b)

确保您没有将源文件命名为random.py，并且在您的工作目录中没有一个名为random.pyc的文件。这两种情况都可能导致程序尝试导入本地random.py文件，而不是python的random模块。

随机的。Shuffle应该可以工作。下面是一个例子，其中对象是列表:

from random import shuffle

x = [[i] for i in range(10)]
shuffle(x)
print(x)

# print(x)  gives  [[9], [2], [7], [0], [4], [5], [3], [1], [8], [6]]

注意shuffle在原地工作，并返回None。

在Python中，更普遍的情况是，可变对象可以传递给函数，当函数改变了这些对象时，标准是返回None(而不是改变后的对象)。

计划:写出shuffle而不依赖于库来做繁重的工作。示例:从元素0开始从头遍历列表;为它找一个新的随机位置，比如6，把0的值放到6，把6的值放到0。移动到元素1并重复此过程，如此循环到列表的其余部分

import random
iteration = random.randint(2, 100)
temp_var = 0
while iteration > 0:

    for i in range(1, len(my_list)): # have to use range with len()
        for j in range(1, len(my_list) - i):
            # Using temp_var as my place holder so I don't lose values
            temp_var = my_list[i]
            my_list[i] = my_list[j]
            my_list[j] = temp_var

        iteration -= 1