Python中的random.shuffle

在Python編程中，隨機數是經常使用的一個概念。Python的random庫提供了多個生成隨機數的函數。而其中的random.shuffle函數則是在現有序列的基礎上，將序列進行打亂並隨機排序。本文將從多個方面對random.shuffle函數進行詳細的闡述，以便更好地理解和應用這個函數。

一、基本用法

random.shuffle(seq, random=None)函數將序列seq中的所有元素隨機排序。隨機排序是通過將元素全部打亂來實現的。它不會返回任何值，只是打亂原來的序列。該函數有兩個參數，第一個是必選參數seq，表示需要被打亂的序列。第二個參數random是可選參數，用於指定隨機數生成器的種子。

import random

# 定義一個列表
list_sample = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 打亂該列表
random.shuffle(list_sample)

# 列印結果
print('打亂後的列表:', list_sample)

代碼運行後，會輸出一個被打亂了的列表。這種方式對於需要隨機產生一組數據或隨機選取一個元素等功能非常有幫助。

二、應用舉例

1. 洗牌遊戲

一種簡單的應用是使用random.shuffle來實現洗牌遊戲。假設我們有一個已經分好的撲克牌，需要對其洗牌。

import random

# 撲克牌系統
values = list(range(2,11)) + 'Jack Queen King Ace'.split()
suits = 'diamonds clubs hearts spades'.split()
deck = [f'{v} of {s}' for s in suits for v in values]

# 打亂
random.shuffle(deck)

通過random.shuffle打亂後，我們便可以得到一個隨機洗牌後的撲克牌。

2. 隨機選取從未觀測到的樣本

在機器學習領域，有時我們需要對訓練集進行抽樣，以確保模型準確性。在這種情況下，我們可以使用random.shuffle函數來隨機抽樣。例如下面的代碼對於數據集中的樣本進行了隨機抽樣。

import random

# 原始數據集
original_dataset = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

# 獲取隨機樣本
random.shuffle(original_dataset)
sampled_dataset = original_dataset[0:3]

# 列印結果
print('隨機樣本:', sampled_dataset)

運行後，會輸出一個隨機選取的樣本。

三、shuffle的缺陷

random.shuffle的一些局限性應當被注意。在某些情況下，我們可能需要對可迭代對象本身進行操作，而不是在原地進行打亂。在這種情況下，random.sample函數可能更加合適。例如下面的代碼，我們需要在不修改原始數據的情況下，創建一個隨機有序的列表。

import random

# 原始列表
original_list = [1,2,3,4,5]

# 生成隨機列表
shuffled_list = random.sample(original_list, len(original_list))

# 列印結果
print('隨機有序列表:', shuffled_list)

四、總結

在Python中，隨機數是非常便利的一種概念。而在隨機數的應用中，random.shuffle函數是一個非常實用的函數，它能夠將一個序列打亂並隨機排序。當然，該函數也有其局限性，需要在應用時進行合理的選擇。