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
假设列表是第一个
import math
# length of the list len(lst) is ln
# size of a chunk is size
for num in range ( math.ceil(ln/size) ):
start, end = num*size, min((num+1)*size, ln)
print(lst[start:end])
其他回答
[AA[i:i+SS] for i in range(len(AA))[::SS]]
其中AA是数组,SS是块大小。例如:
>>> AA=range(10,21);SS=3
>>> [AA[i:i+SS] for i in range(len(AA))[::SS]]
[[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20]]
# or [range(10, 13), range(13, 16), range(16, 19), range(19, 21)] in py3
要扩展py3中的范围,请执行以下操作
(py3) >>> [list(AA[i:i+SS]) for i in range(len(AA))[::SS]]
[[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20]]
另一个更明确的版本。
def chunkList(initialList, chunkSize):
"""
This function chunks a list into sub lists
that have a length equals to chunkSize.
Example:
lst = [3, 4, 9, 7, 1, 1, 2, 3]
print(chunkList(lst, 3))
returns
[[3, 4, 9], [7, 1, 1], [2, 3]]
"""
finalList = []
for i in range(0, len(initialList), chunkSize):
finalList.append(initialList[i:i+chunkSize])
return finalList
我很惊讶没有人想到使用iter的双参数形式:
from itertools import islice
def chunk(it, size):
it = iter(it)
return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), ())
演示:
>>> list(chunk(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13)]
这适用于任何可迭代的对象,并延迟生成输出。它返回元组而不是迭代器,但我认为它还是有一定的优雅。它也不会垫;如果您需要填充,上面的一个简单变体就足够了:
from itertools import islice, chain, repeat
def chunk_pad(it, size, padval=None):
it = chain(iter(it), repeat(padval))
return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), (padval,) * size)
演示:
>>> list(chunk_pad(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, None)]
>>> list(chunk_pad(range(14), 3, 'a'))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, 'a')]
与基于izip_longest的解决方案一样,上面的解决方案也始终适用。据我所知,对于可选pad的函数,没有单行或双线itertools配方。通过结合以上两种方法,这一方法非常接近:
_no_padding = object()
def chunk(it, size, padval=_no_padding):
if padval == _no_padding:
it = iter(it)
sentinel = ()
else:
it = chain(iter(it), repeat(padval))
sentinel = (padval,) * size
return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), sentinel)
演示:
>>> list(chunk(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13)]
>>> list(chunk(range(14), 3, None))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, None)]
>>> list(chunk(range(14), 3, 'a'))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, 'a')]
我相信这是提议的提供可选填充的最短的分块器。
正如Tomasz Gandor所观察到的,如果两个填充块遇到一长串填充值,它们会意外停止。以下是以合理方式解决该问题的最后一个变体:
_no_padding = object()
def chunk(it, size, padval=_no_padding):
it = iter(it)
chunker = iter(lambda: tuple(islice(it, size)), ())
if padval == _no_padding:
yield from chunker
else:
for ch in chunker:
yield ch if len(ch) == size else ch + (padval,) * (size - len(ch))
演示:
>>> list(chunk([1, 2, (), (), 5], 2))
[(1, 2), ((), ()), (5,)]
>>> list(chunk([1, 2, None, None, 5], 2, None))
[(1, 2), (None, None), (5, None)]
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)]
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。