我知道这有点过时，但还没有人提到numpy.array_split：

import numpy as np

lst = range(50)
np.array_split(lst, 5)

结果：

[array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),
 array([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]),
 array([20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]),
 array([30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39]),
 array([40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49])]

考虑使用matplotlib.cbook片段

例如：

import matplotlib.cbook as cbook
segments = cbook.pieces(np.arange(20), 3)
for s in segments:
     print s

就像@AaronHall我来这里找的是大小大致均匀的大块。对此有不同的解释。在我的例子中，如果期望的大小是N，我希望每个组的大小>=N。因此，在上述大多数情况下产生的孤儿应重新分配给其他群体。

这可以通过以下方式完成：

def nChunks(l, n):
    """ Yield n successive chunks from l.
    Works for lists,  pandas dataframes, etc
    """
    newn = int(1.0 * len(l) / n + 0.5)
    for i in xrange(0, n-1):
        yield l[i*newn:i*newn+newn]
    yield l[n*newn-newn:]

（通过将列表拆分为N个长度大致相等的部分），只需将其称为nChunks（l，l/N）或nChunk（l，floor（l/N））

我意识到这个问题已经过时了（在谷歌上被它绊倒了），但肯定像下面这样的问题比任何复杂的建议都要简单和清晰得多，而且只使用切片：

def chunker(iterable, chunksize):
    for i,c in enumerate(iterable[::chunksize]):
        yield iterable[i*chunksize:(i+1)*chunksize]

>>> for chunk in chunker(range(0,100), 10):
...     print list(chunk)
... 
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
[20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]
... etc ...

这是一个生成大小均匀的块的生成器：

def chunks(lst, n):
    """Yield successive n-sized chunks from lst."""
    for i in range(0, len(lst), n):
        yield lst[i:i + n]

import pprint
pprint.pprint(list(chunks(range(10, 75), 10)))
[[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
 [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
 [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
 [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
 [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
 [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
 [70, 71, 72, 73, 74]]

对于Python 2，使用xrange代替range：

def chunks(lst, n):
    """Yield successive n-sized chunks from lst."""
    for i in xrange(0, len(lst), n):
        yield lst[i:i + n]

下面是一行理解列表。不过，上面的方法更可取，因为使用命名函数使代码更容易理解。对于Python 3：

[lst[i:i + n] for i in range(0, len(lst), n)]

对于Python 2：

[lst[i:i + n] for i in xrange(0, len(lst), n)]

例如，如果块大小为3，则可以执行以下操作：

zip(*[iterable[i::3] for i in range(3)]) 

来源：http://code.activestate.com/recipes/303060-group-a-list-into-sequential-n-tuples/

当我的区块大小是固定的数字时，我会使用这个，我可以键入，例如“3”，并且永远不会改变。