'print func(foo)'将在使用'foo'调用时打印'func'的返回值。 然而，'shuffle'的返回类型是None，因为列表将在适当的位置被修改，因此它不打印任何内容。 处理:

# shuffle the list in place 
random.shuffle(b)

# print it
print(b)

如果你更喜欢函数式编程风格，你可能想要制作以下包装器函数:

def myshuffle(ls):
    random.shuffle(ls)
    return ls

import random

class a:
    foo = "bar"

a1 = a()
a2 = a()
a3 = a()
a4 = a()
b = [a1,a2,a3,a4]

random.shuffle(b)
print(b)

shuffle已经到位，所以不打印结果，结果为None，而是打印列表。

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。

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。

你可以使用shuffle或者sample。它们都来自于随机模块。

import random
def shuffle(arr1):
    n=len(arr1)
    b=random.sample(arr1,n)
    return b

OR

import random
def shuffle(arr1):
    random.shuffle(arr1)
    return arr1

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。