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)

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。

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]])

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。

import random
class a:
    foo = "bar"

a1 = a()
a2 = a()
b = [a1.foo,a2.foo]
random.shuffle(b)