另一种方法是使用sklearn

from sklearn.utils import shuffle
X=[1,2,3]
y = ['one', 'two', 'three']
X, y = shuffle(X, y, random_state=0)
print(X)
print(y)

输出:

[2, 1, 3]
['two', 'one', 'three']

优点:可以同时随机多个数组，而不会中断映射。'random_state'可以控制可复制行为的变换。

当处理常规的Python列表时，random.shuffle()将完成工作，就像前面的答案所显示的那样。

但当涉及到ndarray(numpy.array)时，随机。Shuffle似乎破坏了原始ndarray。这里有一个例子:

import random
import numpy as np
import numpy.random

a = np.array([1,2,3,4,5,6])
a.shape = (3,2)
print a
random.shuffle(a) # a will definitely be destroyed
print a

只需使用:np.random.shuffle(a)

像随机的。Shuffle, np.random.shuffle原地打乱数组。

import random
random.shuffle(array)

import random
random.shuffle(array)

除了前面的回复，我想介绍另一个功能。

numpy。random。shuffle和random。进行原地洗牌。但是，如果你想返回一个打乱的数组，可以使用numpy.random.permutation函数。

其他的答案是最简单的，但它是有点烦人的随机。Shuffle方法实际上并不返回任何东西——它只是对给定的列表进行排序。如果你想链式调用，或者只是能够在一行中声明一个洗牌数组，你可以这样做:

    import random
    def my_shuffle(array):
        random.shuffle(array)
        return array

然后你可以这样做:

    for suit in my_shuffle(['hearts', 'spades', 'clubs', 'diamonds']):