如果你需要一个原地洗牌和操作种子的能力，这段代码会有帮助:

from random import randint

a = ['hi','world','cat','dog']
print(sorted(a, key=lambda _: randint(0, 1)))

记住，“洗牌”是一种随机键排序。

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。

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。

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)。

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。

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