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
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]
其他回答
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)]
>>>
1>
import numpy as np
data # your array
total_length = len(data)
separate = 10
sub_array_size = total_length // separate
safe_separate = sub_array_size * separate
splited_lists = np.split(np.array(data[:safe_separate]), separate)
splited_lists[separate - 1] = np.concatenate(splited_lists[separate - 1],
np.array(data[safe_separate:total_length]))
splited_lists # your output
2>
splited_lists = np.array_split(np.array(data), separate)
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。
使用numpy实现。linspace方法。
只需指定要将数组分成的部分的数量。各部门的规模将几乎相同。
例子:
import numpy as np
a=np.arange(10)
print "Input array:",a
parts=3
i=np.linspace(np.min(a),np.max(a)+1,parts+1)
i=np.array(i,dtype='uint16') # Indices should be floats
split_arr=[]
for ind in range(i.size-1):
split_arr.append(a[i[ind]:i[ind+1]]
print "Array split in to %d parts : "%(parts),split_arr
给:
Input array: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
Array split in to 3 parts : [array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8, 9])]
这将通过一个表达式将其拆分为相等的部分，同时保持顺序:
myList = list(range(18)) # given list
N = 5 # desired number of parts
[myList[(i*len(myList))//N:((i+1)*len(myList))//N] for i in range(N)]
# [[0, 1, 2], [3, 4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12, 13], [14, 15, 16, 17]]
各部分的差异不超过一个元素。把18分成5份，结果是3 + 4 + 3 + 4 + 4 = 18。
