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
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]]
其他回答
由于舍入错误，此代码被破坏。不要使用它!!
assert len(chunkIt([1,2,3], 10)) == 10 # fails
这里有一个可行的方法:
def chunkIt(seq, num):
avg = len(seq) / float(num)
out = []
last = 0.0
while last < len(seq):
out.append(seq[int(last):int(last + avg)])
last += avg
return out
测试:
>>> chunkIt(range(10), 3)
[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8, 9]]
>>> chunkIt(range(11), 3)
[[0, 1, 2], [3, 4, 5, 6], [7, 8, 9, 10]]
>>> chunkIt(range(12), 3)
[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11]]
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)]
>>>
以下是我的解决方案:
def chunks(l, amount):
if amount < 1:
raise ValueError('amount must be positive integer')
chunk_len = len(l) // amount
leap_parts = len(l) % amount
remainder = amount // 2 # make it symmetrical
i = 0
while i < len(l):
remainder += leap_parts
end_index = i + chunk_len
if remainder >= amount:
remainder -= amount
end_index += 1
yield l[i:end_index]
i = end_index
生产
>>> list(chunks([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 3))
[[1, 2], [3, 4, 5], [6, 7]]
