如何将任意长度的列表拆分为大小相等的块?
请参阅如果数据结果将直接用于循环,并且不需要存储,则如何以块形式遍历列表。
对于字符串输入的同一问题,请参见每n个字符拆分字符串?。相同的技术通常适用,但也有一些变化。
如何将任意长度的列表拆分为大小相等的块?
请参阅如果数据结果将直接用于循环,并且不需要存储,则如何以块形式遍历列表。
对于字符串输入的同一问题,请参见每n个字符拆分字符串?。相同的技术通常适用,但也有一些变化。
当前回答
这个问题让我想起Raku(以前的Perl6).comb(n)方法。它将字符串分成n个大小的块。(还有更多,但我会省略细节。)
在Python3中实现一个类似的函数作为lambda表达式非常简单:
comb = lambda s,n: (s[i:i+n] for i in range(0,len(s),n))
然后你可以这样称呼它:
some_list = list(range(0, 20)) # creates a list of 20 elements
generator = comb(some_list, 4) # creates a generator that will generate lists of 4 elements
for sublist in generator:
print(sublist) # prints a sublist of four elements, as it's generated
当然,您不必将生成器分配给变量;你可以直接这样循环:
for sublist in comb(some_list, 4):
print(sublist) # prints a sublist of four elements, as it's generated
另外,此comb()函数还对字符串进行操作:
list( comb('catdogant', 3) ) # returns ['cat', 'dog', 'ant']
其他回答
senderle答案的一个线性版本:
from itertools import islice
from functools import partial
seq = [1,2,3,4,5,6,7]
size = 3
result = list(iter(partial(lambda it: tuple(islice(it, size)), iter(seq)), ()))
assert result == [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7,)]
此时,我认为我们需要强制性的匿名递归函数。
Y = lambda f: (lambda x: x(x))(lambda y: f(lambda *args: y(y)(*args)))
chunks = Y(lambda f: lambda n: [n[0][:n[1]]] + f((n[0][n[1]:], n[1])) if len(n[0]) > 0 else [])
我不喜欢按块大小拆分元素的想法,例如,脚本可以将101到3个块划分为[50,50,1]。为了我的需要,我需要按比例分配,保持秩序不变。首先我写了自己的剧本,效果很好,而且很简单。但我后来看到了这个答案,剧本比我的好,我想是这样的。这是我的脚本:
def proportional_dividing(N, n):
"""
N - length of array (bigger number)
n - number of chunks (smaller number)
output - arr, containing N numbers, diveded roundly to n chunks
"""
arr = []
if N == 0:
return arr
elif n == 0:
arr.append(N)
return arr
r = N // n
for i in range(n-1):
arr.append(r)
arr.append(N-r*(n-1))
last_n = arr[-1]
# last number always will be r <= last_n < 2*r
# when last_n == r it's ok, but when last_n > r ...
if last_n > r:
# ... and if difference too big (bigger than 1), then
if abs(r-last_n) > 1:
#[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 7] # N=29, n=12
# we need to give unnecessary numbers to first elements back
diff = last_n - r
for k in range(diff):
arr[k] += 1
arr[-1] = r
# and we receive [3, 3, 3, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]
return arr
def split_items(items, chunks):
arr = proportional_dividing(len(items), chunks)
splitted = []
for chunk_size in arr:
splitted.append(items[:chunk_size])
items = items[chunk_size:]
print(splitted)
return splitted
items = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]
chunks = 3
split_items(items, chunks)
split_items(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','g','k','l', 'm'], 3)
split_items(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','g','k','l', 'm', 'n'], 3)
split_items(range(100), 4)
split_items(range(99), 4)
split_items(range(101), 4)
和输出:
[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11]]
[['a', 'b', 'c', 'd'], ['e', 'f', 'g', 'h'], ['i', 'g', 'k', 'l', 'm']]
[['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], ['f', 'g', 'h', 'i', 'g'], ['k', 'l', 'm', 'n']]
[range(0, 25), range(25, 50), range(50, 75), range(75, 100)]
[range(0, 25), range(25, 50), range(50, 75), range(75, 99)]
[range(0, 25), range(25, 50), range(50, 75), range(75, 101)]
在这一点上,我认为我们需要一个递归生成器,以防万一。。。
在python 2中:
def chunks(li, n):
if li == []:
return
yield li[:n]
for e in chunks(li[n:], n):
yield e
在python 3中:
def chunks(li, n):
if li == []:
return
yield li[:n]
yield from chunks(li[n:], n)
此外,在大规模外星人入侵的情况下,装饰递归生成器可能会变得很方便:
def dec(gen):
def new_gen(li, n):
for e in gen(li, n):
if e == []:
return
yield e
return new_gen
@dec
def chunks(li, n):
yield li[:n]
for e in chunks(li[n:], n):
yield e
下面我有一个解决方案确实有效,但比这个解决方案更重要的是对其他方法的一些评论。首先,一个好的解决方案不应该要求一个循环按顺序遍历子迭代器。如果我跑
g = paged_iter(list(range(50)), 11))
i0 = next(g)
i1 = next(g)
list(i1)
list(i0)
最后一个命令的适当输出是
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
not
[]
正如这里大多数基于itertools的解决方案所返回的那样。这不仅仅是关于按顺序访问迭代器的常见无聊限制。想象一个消费者试图清理输入不良的数据,该数据颠倒了5的块的适当顺序,即数据看起来像[B5,A5,D5,C5],应该像[A5,B5,C5,D5](其中A5只是五个元素,而不是子列表)。该使用者将查看分组函数的声明行为,并毫不犹豫地编写一个类似
i = 0
out = []
for it in paged_iter(data,5)
if (i % 2 == 0):
swapped = it
else:
out += list(it)
out += list(swapped)
i = i + 1
如果您偷偷摸摸地假设子迭代器总是按顺序完全使用,那么这将产生神秘的错误结果。如果你想交错块中的元素,情况就更糟了。
其次,大量建议的解决方案隐含地依赖于迭代器具有确定性顺序的事实(例如,迭代器没有设置),尽管使用islice的一些解决方案可能还可以,但我对此感到担忧。
第三,itertools-grouper方法有效,但该方法依赖于zip_langest(或zip)函数的内部行为,而这些行为不是其发布行为的一部分。特别是,grouper函数只起作用,因为在zip_langest(i0…In)中,下一个函数总是按next(i0)、next(i 1)、……的顺序调用。。。在重新开始之前。当grouper传递同一迭代器对象的n个副本时,它依赖于此行为。
最后,虽然下面的解决方案可以得到改进,但如果您对上面的假设进行了批评,即子迭代器是按顺序访问的,并且在没有这个假设的情况下被完全阅读,则必须隐式(通过调用链)或显式(通过deques或其他数据结构)为每个子迭代程序存储元素。所以,不要浪费时间(就像我所做的那样),假设人们可以用一些巧妙的技巧来解决这个问题。
def paged_iter(iterat, n):
itr = iter(iterat)
deq = None
try:
while(True):
deq = collections.deque(maxlen=n)
for q in range(n):
deq.append(next(itr))
yield (i for i in deq)
except StopIteration:
yield (i for i in deq)