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。
其他回答
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)。
它工作得很好。我在这里尝试用函数作为列表对象:
from random import shuffle
def foo1():
print "foo1",
def foo2():
print "foo2",
def foo3():
print "foo3",
A=[foo1,foo2,foo3]
for x in A:
x()
print "\r"
shuffle(A)
for y in A:
y()
它打印出: Foo1 foo2 foo3 Foo2 foo3 foo1 (最后一行的傻瓜是随机排列的)
>>> import random
>>> a = ['hi','world','cat','dog']
>>> random.shuffle(a,random.random)
>>> a
['hi', 'cat', 'dog', 'world']
这对我来说很有效。确保设置了随机方法。
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]])
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。