我有一个对象列表,我想对它们进行洗牌。我以为我可以使用该random.shuffle
方法,但是当列表是对象时,这似乎失败了。是否有洗牌对象的方法或解决此问题的其他方法?
import random
class A:
foo = "bar"
a1 = a()
a2 = a()
b = [a1, a2]
print(random.shuffle(b))
这将失败。
random.shuffle
应该管用。这是一个示例,其中对象是列表:
from random import shuffle
x = [[i] for i in range(10)]
shuffle(x)
# print(x) gives [[9], [2], [7], [0], [4], [5], [3], [1], [8], [6]]
# of course your results will vary
请注意,shuffle 可以在原地工作,并返回 None。
正如您所了解的,就地改组是问题所在。我也经常遇到问题,而且似乎也经常忘记如何复制列表。使用sample(a, len(a))
是解决方案,使用len(a)
作为样本大小。有关 Python 文档,请参阅https://docs.python.org/3.6/library/random.html#random.sample。
这是一个简单的版本,它使用random.sample()
将洗牌结果作为新列表返回。
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
我也花了一些时间才明白这一点。但是 shuffle 的文档非常清楚:
随机播放列表 x ;返回无。
所以你不应该print(random.shuffle(b))
。而是做random.shuffle(b)
然后print(b)
。
#!/usr/bin/python3
import random
s=list(range(5))
random.shuffle(s) # << shuffle before print or assignment
print(s)
# print: [2, 4, 1, 3, 0]
如果您碰巧已经在使用numpy(在科学和金融应用中非常流行),您可以为自己节省一个导入。
import numpy as np
np.random.shuffle(b)
print(b)
https://numpy.org/doc/stable/reference/random/generated/numpy.random.shuffle.html
>>> import random
>>> a = ['hi','world','cat','dog']
>>> random.shuffle(a,random.random)
>>> a
['hi', 'cat', 'dog', 'world']
这对我来说可以。确保设置随机方法。
如果您有多个列表,您可能需要先定义排列(打乱列表/重新排列列表中项目的方式),然后将其应用于所有列表:
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]
如果您的列表是 numpy 数组,则更简单:
import numpy as np
perm = np.random.permutation(len(list_one))
list_one = list_one[perm]
list_two = list_two[perm]
我创建了mpu
具有以下consistent_shuffle
功能的小型实用程序包:
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)
请注意,mpu.consistent_shuffle
它采用任意数量的参数。因此,您还可以使用它随机播放三个或更多列表。
对于单行,使用random.sample(list_to_be_shuffled, length_of_the_list)
示例:
import random
random.sample(list(range(10)), 10)
输出:[2, 9, 7, 8, 3, 0, 4, 1, 6, 5]
from random import random
my_list = range(10)
shuffled_list = sorted(my_list, key=lambda x: random())
此替代方法可能对您想要交换排序功能的某些应用程序有用。
在某些情况下,当使用 numpy 数组时,会在数组中使用random.shuffle
创建的重复数据。
另一种方法是使用numpy.random.shuffle
. 如果您已经在使用 numpy,那么这是通用的首选方法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]])
当使用 'foo' 调用时,'print func(foo)' 将打印 'func' 的返回值。然而,'shuffle' 将 None 作为其返回类型,因为列表将被修改到位,因此它不打印任何内容。解决方法:
# shuffle the list in place
random.shuffle(b)
# print it
print(b)
如果您更喜欢函数式编程风格,则可能需要制作以下包装函数:
def myshuffle(ls):
random.shuffle(ls)
return ls
可以定义一个名为shuffled
(与sort
vs相同sorted
)的函数
def shuffled(x):
import random
y = x[:]
random.shuffle(y)
return y
x = shuffled([1, 2, 3, 4])
print x
import random
class a:
foo = "bar"
a1 = a()
a2 = a()
a3 = a()
a4 = a()
b = [a1,a2,a3,a4]
random.shuffle(b)
print(b)
shuffle
就位,所以不要打印结果,即None
,而是列表。
您可以使用 shuffle 或 sample 。两者都来自随机模块。
import random
def shuffle(arr1):
n=len(arr1)
b=random.sample(arr1,n)
return b
或者
import random
def shuffle(arr1):
random.shuffle(arr1)
return arr1
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']
如果你想回到两个列表,然后将这个长列表分成两个。
您可以构建一个将列表作为参数并返回列表的打乱版本的函数:
from random import *
def listshuffler(inputlist):
for i in range(len(inputlist)):
swap = randint(0,len(inputlist)-1)
temp = inputlist[swap]
inputlist[swap] = inputlist[i]
inputlist[i] = temp
return inputlist
""" 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
如果您需要就地改组和操作种子的能力,此代码段将有所帮助:
from random import randint
a = ['hi','world','cat','dog']
print(sorted(a, key=lambda _: randint(0, 1)))
请记住,“洗牌”是按随机键排序的。
确保您没有将源文件命名为 random.py,并且您的工作目录中没有名为 random.pyc 的文件。这可能会导致您的程序尝试导入本地 random.py 文件而不是 pythons 随机模块.
def shuffle(_list):
if not _list == []:
import random
list2 = []
while _list != []:
card = random.choice(_list)
_list.remove(card)
list2.append(card)
while list2 != []:
card1 = list2[0]
list2.remove(card1)
_list.append(card1)
return _list
import random
class a:
foo = "bar"
a1 = a()
a2 = a()
b = [a1.foo,a2.foo]
random.shuffle(b)
洗牌过程是“有替换”,所以每个项目的出现可能会改变!至少当列表中的项目也是列表时。
例如,
ml = [[0], [1]] * 10
后,
random.shuffle(ml)
[0] 的数量可能是 9 或 8,但不完全是 10。
计划:写出洗牌而不依赖图书馆来做繁重的工作。示例:从元素 0 开始遍历列表;为它找到一个新的随机位置,比如 6,将 0 的值放入 6 中,将 6 的值放入 0 中。移动到元素 1 并重复此过程,依此类推,直到列表的其余部分
import random
iteration = random.randint(2, 100)
temp_var = 0
while iteration > 0:
for i in range(1, len(my_list)): # have to use range with len()
for j in range(1, len(my_list) - i):
# Using temp_var as my place holder so I don't lose values
temp_var = my_list[i]
my_list[i] = my_list[j]
my_list[j] = temp_var
iteration -= 1
它工作正常。我在这里尝试使用作为列表对象的函数:
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 (最后一行中的 foos 具有随机顺序)