可以定义一个名为shuffled的函数(与sort vs sorted意思相同)

def shuffled(x):
    import random
    y = x[:]
    random.shuffle(y)
    return y

x = shuffled([1, 2, 3, 4])
print x

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。

""" 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

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。

如你所知，原地洗牌才是问题所在。我也经常有问题，经常忘记如何复制一个列表，太。使用sample(a, len(a))是解决方案，使用len(a)作为样本大小。Python文档请参见https://docs.python.org/3.6/library/random.html#random.sample。

下面是一个使用random.sample()的简单版本，它将洗牌后的结果作为一个新列表返回。

import random

a = range(5)
b = random.sample(a, len(a))
print a, b, "two list same:", a == b
# print: [0, 1, 2, 3, 4] [2, 1, 3, 4, 0] two list same: False

# The function sample allows no duplicates.
# Result can be smaller but not larger than the input.
a = range(555)
b = random.sample(a, len(a))
print "no duplicates:", a == list(set(b))

try:
    random.sample(a, len(a) + 1)
except ValueError as e:
    print "Nope!", e

# print: no duplicates: True
# print: Nope! sample larger than population

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