如你所知，原地洗牌才是问题所在。我也经常有问题，经常忘记如何复制一个列表，太。使用sample(a, len(a))是解决方案，使用len(a)作为样本大小。Python文档请参见https://docs.python.org/3.6/library/random.html#random.sample。

下面是一个使用random.sample()的简单版本，它将洗牌后的结果作为一个新列表返回。

import random

a = range(5)
b = random.sample(a, len(a))
print a, b, "two list same:", a == b
# print: [0, 1, 2, 3, 4] [2, 1, 3, 4, 0] two list same: False

# The function sample allows no duplicates.
# Result can be smaller but not larger than the input.
a = range(555)
b = random.sample(a, len(a))
print "no duplicates:", a == list(set(b))

try:
    random.sample(a, len(a) + 1)
except ValueError as e:
    print "Nope!", e

# print: no duplicates: True
# print: Nope! sample larger than population

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。

#!/usr/bin/python3

import random

s=list(range(5))
random.shuffle(s) # << shuffle before print or assignment
print(s)

# print: [2, 4, 1, 3, 0]

from random import random
my_list = range(10)
shuffled_list = sorted(my_list, key=lambda x: random())

对于希望交换排序函数的某些应用程序，这种替代方法可能很有用。

你可以这样做:

>>> A = ['r','a','n','d','o','m']
>>> B = [1,2,3,4,5,6]
>>> import random
>>> random.sample(A+B, len(A+B))
[3, 'r', 4, 'n', 6, 5, 'm', 2, 1, 'a', 'o', 'd']

如果您想返回到两个列表，那么您可以将这个长列表拆分为两个。

洗牌过程是“带替换”的，所以每一项的出现都可能发生变化!至少当项目在你的列表时也是列表。

例如,

ml = [[0], [1]] * 10

之后,

random.shuffle(ml)

[0]的数字可能是9或8，但不完全是10。