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

对于一行程序,使用userandom。示例(list_to_be_shuffled, length_of_the_list)与示例:

import random
random.sample(list(range(10)), 10)

输出: [2,9,7,8,3,0,4,1,6,5]

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)。

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]])
""" to shuffle random, set random= True """

def shuffle(x,random=False):
     shuffled = []
     ma = x
     if random == True:
         rando = [ma[i] for i in np.random.randint(0,len(ma),len(ma))]
         return rando
     if random == False:
          for i in range(len(ma)):
          ave = len(ma)//3
          if i < ave:
             shuffled.append(ma[i+ave])
          else:
             shuffled.append(ma[i-ave])    
     return shuffled

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)

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)