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

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)]
>>> 

其他回答

这段代码为我工作(python3兼容):

def chunkify(tab, num):
    return [tab[i*num: i*num+num] for i in range(len(tab)//num+(1 if len(tab)%num else 0))]

示例(适用于bytearray类型,但也适用于列表):

b = bytearray(b'\x01\x02\x03\x04\x05\x06\x07\x08')
>>> chunkify(b,3)
[bytearray(b'\x01\x02\x03'), bytearray(b'\x04\x05\x06'), bytearray(b'\x07\x08')]
>>> chunkify(b,4)
[bytearray(b'\x01\x02\x03\x04'), bytearray(b'\x05\x06\x07\x08')]

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)

使用列表推导式:

def divide_list_to_chunks(list_, n):
    return [list_[start::n] for start in range(n)]

如果你不介意顺序会改变,我建议你使用@job solution,否则,你可以使用这个:

def chunkIt(seq, num):
    steps = int(len(seq) / float(num))
    out = []
    last = 0.0

    while last < len(seq):
        if len(seq) - (last + steps) < steps:
            until = len(seq)
            steps = len(seq) - last
        else:
            until = int(last + steps)
        out.append(seq[int(last): until])
        last += steps
return out

它提供长度<= n, >= 0的块

def

 chunkify(lst, n):
    num_chunks = int(math.ceil(len(lst) / float(n))) if n < len(lst) else 1
    return [lst[n*i:n*(i+1)] for i in range(num_chunks)]

例如

>>> chunkify(range(11), 3)
[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10]]
>>> chunkify(range(11), 8)
[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], [8, 9, 10]]