一、使用shuffle()函数打乱列表
shuffle()函数是Python自带的随机打乱列表的函数，可以直接引入random包。
import random
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(lst)
print(lst)输出：
[5, 1, 2, 3, 4]上述代码中，lst为要打乱的列表，random.shuffle()函数将lst内的元素随机打乱，之后输出打乱后的列表lst。
二、使用sample()函数随机取样列表
在Python中，除了shuffle()函数，还有一个sample()函数，可以用来随机取样。
import random
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
new_lst = random.sample(lst, len(lst))
print(new_lst)输出：
[1, 5, 3, 2, 4]上述代码中，random.sample()函数接受两个参数，第一个参数是要取样的列表，第二个参数是要取样的数量，这里取样数量为列表长度，即全部取样，之后输出取样后的列表new_lst。
三、使用numpy包中的permutation()函数
numpy是科学计算和数据分析中最常用的包之一，它提供了丰富的数学函数和数组处理工具。在numpy中，除了shuffle()函数和sample()函数外，提供了一个用于随机排列的permutation()函数。
import numpy as np
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
new_lst = np.random.permutation(lst)
print(new_lst)输出：
[5, 1, 2, 4, 3]上述代码中，np.random.permutation()函数接受一个列表作为参数，返回一个随机排列的新列表new_lst。
四、使用random.sample()函数进行加权随机
使用random.sample()函数还可以进行加权随机取样。举例来说，如果我们有一个数字列表lst和一个对应的权重列表weights，我们可以使用random.sample()函数对数字进行加权随机取样，每个数字被选择的概率与其对应的权重成比例。
import random
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
weights = [0.1, 0.1, 0.2, 0.3, 0.3]
new_lst = random.choices(lst, weights, k=len(lst))
print(new_lst)输出：
[4, 5, 3, 3, 5]上述代码中，random.choices()函数接受三个参数，第一个参数是要取样的列表，第二个参数是列表中每个元素对应的权重，第三个参数是要取样的数量，这里取样数量为列表长度，即全部取样，之后输出取样后的列表new_lst。
五、小结
本文介绍了Python中随机打乱列表的方法，包括使用shuffle()函数、sample()函数和numpy包中的permutation()函数，以及加权随机取样的方法。在实际编程中，我们可以根据具体需要选择不同的方法。
