将清单大致等份的最佳方法是什么?例如，如果列表有7个元素，并将其分为2部分，我们希望其中一部分有3个元素，而另一部分应该有4个元素。
我正在寻找类似even_split(L, n)的东西，它将L分解为n部分。
def chunks(L, n):
""" Yield successive n-sized chunks from L.
"""
for i in range(0, len(L), n):
yield L[i:i+n]
上面的代码给出了3个块，而不是3个块。我可以简单地转置(遍历这个，取每列的第一个元素，称之为第一部分，然后取第二个元素，把它放在第二部分，等等)，但这破坏了项目的顺序。
当前回答
舍入linspace并将其用作索引是一种比amit12690建议的更简单的解决方案。
function chunks=chunkit(array,num)
index = round(linspace(0,size(array,2),num+1));
chunks = cell(1,num);
for x = 1:num
chunks{x} = array(:,index(x)+1:index(x+1));
end
end
其他回答
与job的答案相同，但考虑了大小小于块数量的列表。
def chunkify(lst,n):
[ lst[i::n] for i in xrange(n if n < len(lst) else len(lst)) ]
如果n (chunk的数量)是7,LST(要分割的列表)是[1,2,3]，则chunk为[[0]，[1]，[2]]，而不是[[0]，[1]，[2]，[]，[]，[]，[]，[]]
n = len(lst)
# p is the number of parts to be divided
x = int(n/p)
i = 0
j = x
lstt = []
while (i< len(lst) or j <len(lst)):
lstt.append(lst[i:j])
i+=x
j+=x
print(lstt)
这是最简单的答案，如果已知列表分成相等的部分。
假设你想分成5个部分:
p1, p2, p3, p4, p5 = np.split(df, 5)
将代码更改为产生n个块，而不是n个块:
def chunks(l, n):
""" Yield n successive chunks from l.
"""
newn = int(len(l) / n)
for i in xrange(0, n-1):
yield l[i*newn:i*newn+newn]
yield l[n*newn-newn:]
l = range(56)
three_chunks = chunks (l, 3)
print three_chunks.next()
print three_chunks.next()
print three_chunks.next()
这使:
[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, 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]
这将把额外的元素分配给最后一组，这并不完美，但在你的“大致N相等部分”的规范范围内:-)我的意思是，56个元素作为(19,19,18)会更好，而这给出(18,18,20)。
你可以用下面的代码得到更均衡的输出:
#!/usr/bin/python
def chunks(l, n):
""" Yield n successive chunks from l.
"""
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:]
l = range(56)
three_chunks = chunks (l, 3)
print three_chunks.next()
print three_chunks.next()
print three_chunks.next()
输出:
[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, 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]
这就是numpy.array_split*使用d'être的原因:
>>> import numpy as np
>>> print(*np.array_split(range(10), 3))
[0 1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]
>>> print(*np.array_split(range(10), 4))
[0 1 2] [3 4 5] [6 7] [8 9]
>>> print(*np.array_split(range(10), 5))
[0 1] [2 3] [4 5] [6 7] [8 9]
*贷方是6号房间的零比雷埃夫斯
