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
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
其他回答
你可以把它简单地写成一个列表生成器:
def split(a, n):
k, m = divmod(len(a), n)
return (a[i*k+min(i, m):(i+1)*k+min(i+1, m)] for i in range(n))
例子:
>>> list(split(range(11), 3))
[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10]]
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)]
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]
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])]
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]，[]，[]，[]，[]，[]]
