您可以使用numpy的array_split函数，例如np.array_split（np.array（data），20），将其拆分为20个大小几乎相等的块。

要确保块的大小完全相等，请使用np.split。

如果您知道列表大小：

def SplitList(mylist, chunk_size):
    return [mylist[offs:offs+chunk_size] for offs in range(0, len(mylist), chunk_size)]

如果没有（迭代器）：

def IterChunks(sequence, chunk_size):
    res = []
    for item in sequence:
        res.append(item)
        if len(res) >= chunk_size:
            yield res
            res = []
    if res:
        yield res  # yield the last, incomplete, portion

在后一种情况下，如果您可以确保序列始终包含给定大小的整数个块（即没有不完整的最后一个块），则可以用更漂亮的方式重新表述。

def chunks(iterable,n):
    """assumes n is an integer>0
    """
    iterable=iter(iterable)
    while True:
        result=[]
        for i in range(n):
            try:
                a=next(iterable)
            except StopIteration:
                break
            else:
                result.append(a)
        if result:
            yield result
        else:
            break

g1=(i*i for i in range(10))
g2=chunks(g1,3)
print g2
'<generator object chunks at 0x0337B9B8>'
print list(g2)
'[[0, 1, 4], [9, 16, 25], [36, 49, 64], [81]]'

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,)]

这适用于v2/v3，可内联，基于生成器，仅使用标准库：

import itertools
def split_groups(iter_in, group_size):
    return ((x for _, x in item) for _, item in itertools.groupby(enumerate(iter_in), key=lambda x: x[0] // group_size))

由于我必须这样做，下面是我的解决方案，给出了一个生成器和一个批量大小：

def pop_n_elems_from_generator(g, n):
    elems = []
    try:
        for idx in xrange(0, n):
            elems.append(g.next())
        return elems
    except StopIteration:
        return elems