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。

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。

import random
random.shuffle(array)

我不知道我使用了random。shuffle()，但它返回'None'给我，所以我写了这个，可能对别人有帮助

def shuffle(arr):
    for n in range(len(arr) - 1):
        rnd = random.randint(0, (len(arr) - 1))
        val1 = arr[rnd]
        val2 = arr[rnd - 1]

        arr[rnd - 1] = val1
        arr[rnd] = val2

    return arr

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)