怎么在Python中使用random.shuffle()函数打乱列表顺序
怎么在Python中使用random.shuffle()函数打乱列表顺序?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
random.shuffle()方法提供了完美的解决方案。
不会生成新的列表,只是将原列表的次序打乱
#shuffle()使用样例 importrandom x=[iforiinrange(10)] print(x) random.shuffle(x) print(x)
源码及注释(个人翻译注释)
defshuffle(self,x,random=None): """Shufflelistxinplace,andreturnNone. 原位打乱列表,不生成新的列表。 Optionalargumentrandomisa0-argument functionreturningarandomfloatin[0.0,1.0); ifitisthedefaultNone, thestandardrandom.randomwillbeused. 可选参数random是一个从0到参数的函数,返回[0.0,1.0)中的随机浮点; 如果random是缺省值None,则将使用标准的random.random()。 """ ifrandomisNone: randbelow=self._randbelow foriinreversed(range(1,len(x))): #pickanelementinx[:i+1]withwhichtoexchangex[i] j=randbelow(i+1) x[i],x[j]=x[j],x[i] else: _int=int foriinreversed(range(1,len(x))): #pickanelementinx[:i+1]withwhichtoexchangex[i] j=_int(random()*(i+1)) x[i],x[j]=x[j],x[i]
random 中其他的方法
classRandom(_random.Random): ##--------------------integermethods------------------- defrandrange(self,start,stop=None,step=1,_int=int): defrandint(self,a,b): def_randbelow(self,n,int=int,maxsize=1<<BPF,type=type, Method=_MethodType,BuiltinMethod=_BuiltinMethodType): ##--------------------sequencemethods------------------- defchoice(self,seq): defshuffle(self,x,random=None): defsample(self,population,k): defchoices(self,population,weights=None,*,cum_weights=None,k=1): ##--------------------uniformdistribution------------------- defuniform(self,a,b): ##--------------------triangular-------------------- deftriangular(self,low=0.0,high=1.0,mode=None): ##--------------------normaldistribution-------------------- defnormalvariate(self,mu,sigma): ##--------------------lognormaldistribution-------------------- deflognormvariate(self,mu,sigma): ##--------------------exponentialdistribution-------------------- defexpovariate(self,lambd): ##--------------------vonMisesdistribution-------------------- defvonmisesvariate(self,mu,kappa): ##--------------------gammadistribution-------------------- defgammavariate(self,alpha,beta): ##--------------------Gauss(fasteralternative)-------------------- defgauss(self,mu,sigma): defbetavariate(self,alpha,beta): ##--------------------Pareto-------------------- defparetovariate(self,alpha): ##--------------------Weibull-------------------- defweibullvariate(self,alpha,beta):
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