我需要从包含超过92,000个值的列表中生成100,000个随机组合。我通过在这里调用代码100,000次来实现这一点。我选择numpy random shuffle over random shuffle只是为了避免使用另一个import语句。我找到的文档让我觉得random.shuffle可能只需要做一次，但我找不到numpy.random.shuffle的解释，因此10个循环改组列表。在这样一个简单的列表中，是否有理由使用一个shuffle而不是另一个？
def sub_grouping(self):
shuffle_count = 0
while shuffle_count <= 10:
np.random.shuffle(self.bin_tracking_list)
shuffle_count += 1
for n in itertools.combinations(self.bin_tracking_list, int(self.freq_group_size)):
for chrom in self.chrom_seg_dict:
w = np.intersect1d(n, self.chrom_seg_dict[chrom])
if len(w) > 0:
for seg in w:
self.tmp_seg_freq_dict[chrom][seg] += 1
return self