我如何洗牌对象列表?我尝试了random.shuffle:
import random
b = [object(), object()]
print(random.shuffle(b))
但它输出:
None
我如何洗牌对象列表?我尝试了random.shuffle:
import random
b = [object(), object()]
print(random.shuffle(b))
但它输出:
None
当前回答
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
其他回答
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。
在某些情况下,当使用numpy数组时,使用random。Shuffle在数组中创建了重复数据。
另一种方法是使用numpy.random.shuffle。如果您已经在使用numpy,这是通用random.shuffle的首选方法。
numpy.random.shuffle
例子
>>> import numpy as np
>>> import random
使用random.shuffle:
>>> foo = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> foo
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
>>> random.shuffle(foo)
>>> foo
array([[1, 2, 3],
[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
使用numpy.random.shuffle:
>>> foo = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> foo
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
>>> np.random.shuffle(foo)
>>> foo
array([[1, 2, 3],
[7, 8, 9],
[4, 5, 6]])
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。
你可以构建一个函数,以一个列表作为参数,并返回一个打乱的列表版本:
from random import *
def listshuffler(inputlist):
for i in range(len(inputlist)):
swap = randint(0,len(inputlist)-1)
temp = inputlist[swap]
inputlist[swap] = inputlist[i]
inputlist[i] = temp
return inputlist
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。