import random
random.shuffle(array)

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。

你可以用随机键对数组排序

sorted(array, key = lambda x: random.random())

键只读取一次，所以在排序期间比较项目仍然有效。

但看起来random.shuffle(array)会更快，因为它是用C写的

顺便说一下，这是O(Nlog(N)

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。