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
在这种情况下，我自己编写了代码:
def chunk_ports(port_start, port_end, portions):
if port_end < port_start:
return None
total = port_end - port_start + 1
fractions = int(math.floor(float(total) / portions))
results = []
# No enough to chuck.
if fractions < 1:
return None
# Reverse, so any additional items would be in the first range.
_e = port_end
for i in range(portions, 0, -1):
print "i", i
if i == 1:
_s = port_start
else:
_s = _e - fractions + 1
results.append((_s, _e))
_e = _s - 1
results.reverse()
return results
Divide_ports(1,10,9)将返回
[(1, 2), (3, 3), (4, 4), (5, 5), (6, 6), (7, 7), (8, 8), (9, 9), (10, 10)]
其他回答
这是另一种变体，它将“剩余”元素均匀地分布在所有块中，一次一个，直到一个都不剩。在这个实现中，较大的块出现在流程的开头。
def chunks(l, k):
""" Yield k successive chunks from l."""
if k < 1:
yield []
raise StopIteration
n = len(l)
avg = n/k
remainders = n % k
start, end = 0, avg
while start < n:
if remainders > 0:
end = end + 1
remainders = remainders - 1
yield l[start:end]
start, end = end, end+avg
例如，从14个元素的列表中生成4个块:
>>> list(chunks(range(14), 4))
[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10], [11, 12, 13]]
>>> map(len, list(chunks(range(14), 4)))
[4, 4, 3, 3]
另一种方法是这样的，这里的想法是用石斑鱼，但要去掉None。在本例中，所有的'small_parts'都由列表第一部分的元素组成，'larger_parts'则由列表的后一部分组成。' bigger parts'的长度为len(small_parts) + 1。我们需要把x看成两个不同的子部分。
from itertools import izip_longest
import numpy as np
def grouper(n, iterable, fillvalue=None): # This is grouper from itertools
"grouper(3, 'ABCDEFG', 'x') --> ABC DEF Gxx"
args = [iter(iterable)] * n
return izip_longest(fillvalue=fillvalue, *args)
def another_chunk(x,num):
extra_ele = len(x)%num #gives number of parts that will have an extra element
small_part = int(np.floor(len(x)/num)) #gives number of elements in a small part
new_x = list(grouper(small_part,x[:small_part*(num-extra_ele)]))
new_x.extend(list(grouper(small_part+1,x[small_part*(num-extra_ele):])))
return new_x
我设置它的方式返回一个元组列表:
>>> x = range(14)
>>> another_chunk(x,3)
[(0, 1, 2, 3), (4, 5, 6, 7, 8), (9, 10, 11, 12, 13)]
>>> another_chunk(x,4)
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8, 9), (10, 11, 12, 13)]
>>> another_chunk(x,5)
[(0, 1), (2, 3, 4), (5, 6, 7), (8, 9, 10), (11, 12, 13)]
>>>
如果你把n个元素分成大约k个块，你可以让n % k个块1个元素比其他块大，以分配额外的元素。
下面的代码将给出块的长度:
[(n // k) + (1 if i < (n % k) else 0) for i in range(k)]
示例:n=11, k=3结果为[4,4,3]
然后你可以很容易地计算块的起始索引:
[i * (n // k) + min(i, n % k) for i in range(k)]
示例:n=11, k=3结果为[0,4,8]
使用第i+1块作为边界，我们得到列表l的第i块(len n)是
l[i * (n // k) + min(i, n % k):(i+1) * (n // k) + min(i+1, n % k)]
作为最后一步，使用列表理解从所有块创建一个列表:
[l[i * (n // k) + min(i, n % k):(i+1) * (n // k) + min(i+1, n % k)] for i in range(k)]
示例:n=11, k=3, l=range(n) results in [range(0,4)， range(4,8)， range(8,11)]
看看numpy.split:
>>> a = numpy.array([1,2,3,4])
>>> numpy.split(a, 2)
[array([1, 2]), array([3, 4])]
看到more_itertools.divide:
n = 2
[list(x) for x in mit.divide(n, range(5, 11))]
# [[5, 6, 7], [8, 9, 10]]
[list(x) for x in mit.divide(n, range(5, 12))]
# [[5, 6, 7, 8], [9, 10, 11]]
通过> pip Install more_itertools安装。
