[Python] كيف تقسم قائمة إلى قطع بحجم متساو؟



Answers

إذا كنت تريد شيء بسيط للغاية:

def chunks(l, n):
    n = max(1, n)
    return (l[i:i+n] for i in xrange(0, len(l), n))
Question

لدي قائمة بطول تعسفي ، ولست بحاجة إلى تقسيمها إلى أجزاء بحجم متساو والعمل عليها. هناك بعض الطرق الواضحة للقيام بذلك ، مثل الاحتفاظ بعنصر وقائمتين ، وعندما تملأ القائمة الثانية ، أضفها إلى القائمة الأولى وأفرغ القائمة الثانية لجولة البيانات التالية ، لكن هذا قد يكون مكلفًا للغاية.

كنت أتساءل إذا كان أي شخص لديه حل جيد لهذا للقوائم من أي طول ، على سبيل المثال استخدام المولدات.

كنت أبحث عن شيء مفيد في itertools لكن لم أتمكن من العثور على أي شيء مفيد بشكل واضح. لقد افتقدته ، على الرغم من.

سؤال ذو صلة: ما هي الطريقة الأكثر "pythonic" لتكرار أكثر من قائمة في قطع؟




بسيطة لكنها أنيقة

l = range(1, 1000)
print [l[x:x+10] for x in xrange(0, len(l), 10)]

أو إذا كنت تفضل:

chunks = lambda l, n: [l[x: x+n] for x in xrange(0, len(l), n)]
chunks(l, 10)



الشفرة:

def split_list(the_list, chunk_size):
    result_list = []
    while the_list:
        result_list.append(the_list[:chunk_size])
        the_list = the_list[chunk_size:]
    return result_list

a_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

print split_list(a_list, 3)

نتيجة:

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10]]



تعبير المولد:

def chunks(seq, n):
    return (seq[i:i+n] for i in xrange(0, len(seq), n))

على سبيل المثال.

print list(chunks(range(1, 1000), 10))



a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
CHUNK = 4
[a[i*CHUNK:(i+1)*CHUNK] for i in xrange((len(a) + CHUNK - 1) / CHUNK )]



أعلم أن هذا شيء قديم لكنني لا أفهم لماذا لم يذكر أحد numpy.array_split :

lst = range(50)
In [26]: np.array_split(lst,5)
Out[26]: 
[array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),
 array([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]),
 array([20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]),
 array([30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39]),
 array([40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49])]



يمكنك أيضا استخدام وظيفة utilspie من مكتبة utilspie النحو التالي:

>>> from utilspie import iterutils
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(iterutils.get_chunks(a, 5))
[[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9]]

يمكنك تثبيت utilspie عبر النقطة:

sudo pip install utilspie

إخلاء المسؤولية: أنا منشئ مكتبة utilspie .




أنا مندهش أنه لم يفكر أحد في استخدام نموذج حجة الاثنين :

from itertools import islice

def chunk(it, size):
    it = iter(it)
    return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), ())

عرض:

>>> list(chunk(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13)]

هذا يعمل مع أي تكرارا وينتج الانتاج بكسل. تقوم بإرجاع tuples بدلاً من المتكررات ، ولكن أعتقد أنه يحتوي على بعض الأناقة مع ذلك. كما أنها لا تلبس. إذا كنت تريد الحشو ، يكفي اختلاف بسيط على ما سبق:

from itertools import islice, chain, repeat

def chunk_pad(it, size, padval=None):
    it = chain(iter(it), repeat(padval))
    return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), (padval,) * size)

عرض:

>>> list(chunk_pad(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, None)]
>>> list(chunk_pad(range(14), 3, 'a'))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, 'a')]

مثل الحلول القائمة على izip_longest ، ما سبق دائما منصات. بقدر ما أعرف ، ليس هناك وصفة itertools من سطر واحد أو خطين لوظيفة تستعمل الوسادات اختياريًا . من خلال الجمع بين المقاربتين السابقتين ، تأتي هذه المقاربة قريبة جدًا:

_no_padding = object()

def chunk(it, size, padval=_no_padding):
    if padval == _no_padding:
        it = iter(it)
        sentinel = ()
    else:
        it = chain(iter(it), repeat(padval))
        sentinel = (padval,) * size
    return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), sentinel)

عرض:

>>> list(chunk(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13)]
>>> list(chunk(range(14), 3, None))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, None)]
>>> list(chunk(range(14), 3, 'a'))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, 'a')]

وأعتقد أن هذا هو أقصر chunker المقترحة التي توفر الحشو اختياري.




كنت أشعر بالفضول بشأن أداء المناهج المختلفة وهنا:

اختبارها على بايثون 3.5.1

import time
batch_size = 7
arr_len = 298937

#---------slice-------------

print("\r\nslice")
start = time.time()
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
while True:
    if not arr:
        break

    tmp = arr[0:batch_size]
    arr = arr[batch_size:-1]
print(time.time() - start)

#-----------index-----------

print("\r\nindex")
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
start = time.time()
for i in range(0, round(len(arr) / batch_size + 1)):
    tmp = arr[batch_size * i : batch_size * (i + 1)]
print(time.time() - start)

#----------batches 1------------

def batch(iterable, n=1):
    l = len(iterable)
    for ndx in range(0, l, n):
        yield iterable[ndx:min(ndx + n, l)]

print("\r\nbatches 1")
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
start = time.time()
for x in batch(arr, batch_size):
    tmp = x
print(time.time() - start)

#----------batches 2------------

from itertools import islice, chain

def batch(iterable, size):
    sourceiter = iter(iterable)
    while True:
        batchiter = islice(sourceiter, size)
        yield chain([next(batchiter)], batchiter)


print("\r\nbatches 2")
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
start = time.time()
for x in batch(arr, batch_size):
    tmp = x
print(time.time() - start)

#---------chunks-------------
def chunks(l, n):
    """Yield successive n-sized chunks from l."""
    for i in range(0, len(l), n):
        yield l[i:i + n]
print("\r\nchunks")
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
start = time.time()
for x in chunks(arr, batch_size):
    tmp = x
print(time.time() - start)

#-----------grouper-----------

from itertools import zip_longest # for Python 3.x
#from six.moves import zip_longest # for both (uses the six compat library)

def grouper(iterable, n, padvalue=None):
    "grouper(3, 'abcdefg', 'x') --> ('a','b','c'), ('d','e','f'), ('g','x','x')"
    return zip_longest(*[iter(iterable)]*n, fillvalue=padvalue)

arr = [i for i in range(0, arr_len)]
print("\r\ngrouper")
start = time.time()
for x in grouper(arr, batch_size):
    tmp = x
print(time.time() - start)

النتائج:

slice
31.18285083770752

index
0.02184295654296875

batches 1
0.03503894805908203

batches 2
0.22681021690368652

chunks
0.019841909408569336

grouper
0.006506919860839844



See this reference

>>> orange = range(1, 1001)
>>> otuples = list( zip(*[iter(orange)]*10))
>>> print(otuples)
[(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), ... (991, 992, 993, 994, 995, 996, 997, 998, 999, 1000)]
>>> olist = [list(i) for i in otuples]
>>> print(olist)
[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], ..., [991, 992, 993, 994, 995, 996, 997, 998, 999, 1000]]
>>> 

Python3




نقد إجابات أخرى هنا:

لا شيء من هذه الإجابات هي قطع متساوية الحجم ، فكلها تترك قطعة صلبة في النهاية ، لذلك فهي غير متوازنة تمامًا. إذا كنت تستخدم هذه الوظائف لتوزيع العمل ، فقد قمت ببناء احتمال الانتهاء بشكل جيد قبل الآخرين ، لذلك كان يجلس حول عدم القيام بأي شيء في حين أن الآخرين استمروا في العمل بجد.

على سبيل المثال ، تنتهي الإجابة الأعلى الحالية بـ:

[60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
[70, 71, 72, 73, 74]]

أنا فقط أكره أن runt في النهاية!

غيرها ، مثل list(grouper(3, xrange(7))) ، والجزء chunk(xrange(7), 3) حد سواء العودة: [(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, None, None)] . None هو مجرد الحشو، وليس بالأحرى inelegant في رأيي. انهم ليسوا بالتساوي التغلب على iterables.

لماذا لا يمكننا تقسيمها بشكل أفضل؟

الحل الخاص بي

إليك حل متوازن ، تم تكييفه من وظيفة قمت باستخدامها في الإنتاج (ملاحظة في Python 3 لاستبدال xrange range ):

def baskets_from(items, maxbaskets=25):
    baskets = [[] for _ in xrange(maxbaskets)] # in Python 3 use range
    for i, item in enumerate(items):
        baskets[i % maxbaskets].append(item)
    return filter(None, baskets) 

وأنشأت مولدًا يفعل الشيء نفسه إذا وضعته في قائمة:

def iter_baskets_from(items, maxbaskets=3):
    '''generates evenly balanced baskets from indexable iterable'''
    item_count = len(items)
    baskets = min(item_count, maxbaskets)
    for x_i in xrange(baskets):
        yield [items[y_i] for y_i in xrange(x_i, item_count, baskets)]

وأخيرًا ، نظرًا لأن جميع الدالات المذكورة أعلاه تعرض العناصر في ترتيب مجاور (كما تم منحها):

def iter_baskets_contiguous(items, maxbaskets=3, item_count=None):
    '''
    generates balanced baskets from iterable, contiguous contents
    provide item_count if providing a iterator that doesn't support len()
    '''
    item_count = item_count or len(items)
    baskets = min(item_count, maxbaskets)
    items = iter(items)
    floor = item_count // baskets 
    ceiling = floor + 1
    stepdown = item_count % baskets
    for x_i in xrange(baskets):
        length = ceiling if x_i < stepdown else floor
        yield [items.next() for _ in xrange(length)]

انتاج |

لاختبارها:

print(baskets_from(xrange(6), 8))
print(list(iter_baskets_from(xrange(6), 8)))
print(list(iter_baskets_contiguous(xrange(6), 8)))
print(baskets_from(xrange(22), 8))
print(list(iter_baskets_from(xrange(22), 8)))
print(list(iter_baskets_contiguous(xrange(22), 8)))
print(baskets_from('ABCDEFG', 3))
print(list(iter_baskets_from('ABCDEFG', 3)))
print(list(iter_baskets_contiguous('ABCDEFG', 3)))
print(baskets_from(xrange(26), 5))
print(list(iter_baskets_from(xrange(26), 5)))
print(list(iter_baskets_contiguous(xrange(26), 5)))

الذي يطبع:

[[0], [1], [2], [3], [4], [5]]
[[0], [1], [2], [3], [4], [5]]
[[0], [1], [2], [3], [4], [5]]
[[0, 8, 16], [1, 9, 17], [2, 10, 18], [3, 11, 19], [4, 12, 20], [5, 13, 21], [6, 14], [7, 15]]
[[0, 8, 16], [1, 9, 17], [2, 10, 18], [3, 11, 19], [4, 12, 20], [5, 13, 21], [6, 14], [7, 15]]
[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17], [18, 19], [20, 21]]
[['A', 'D', 'G'], ['B', 'E'], ['C', 'F']]
[['A', 'D', 'G'], ['B', 'E'], ['C', 'F']]
[['A', 'B', 'C'], ['D', 'E'], ['F', 'G']]
[[0, 5, 10, 15, 20, 25], [1, 6, 11, 16, 21], [2, 7, 12, 17, 22], [3, 8, 13, 18, 23], [4, 9, 14, 19, 24]]
[[0, 5, 10, 15, 20, 25], [1, 6, 11, 16, 21], [2, 7, 12, 17, 22], [3, 8, 13, 18, 23], [4, 9, 14, 19, 24]]
[[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]]

لاحظ أن المولد المترابط يوفر قطعًا في نفس أنماط الطول كالنقطتين الأخريين ، ولكن العناصر كلها في ترتيب ، وهي مقسمة بالتساوي كما قد يقسم أحد قائمة العناصر المنفصلة.




def chunks(iterable,n):
    """assumes n is an integer>0
    """
    iterable=iter(iterable)
    while True:
        result=[]
        for i in range(n):
            try:
                a=next(iterable)
            except StopIteration:
                break
            else:
                result.append(a)
        if result:
            yield result
        else:
            break

g1=(i*i for i in range(10))
g2=chunks(g1,3)
print g2
'<generator object chunks at 0x0337B9B8>'
print list(g2)
'[[0, 1, 4], [9, 16, 25], [36, 49, 64], [81]]'



إذا كان لديك حجم مكون من 3 على سبيل المثال ، فيمكنك القيام بما يلي:

zip(*[iterable[i::3] for i in range(3)]) 

source: http://code.activestate.com/recipes/303060-group-a-list-into-sequential-n-tuples/

سأستخدم هذا عندما يكون حجم المقطع الثابت ثابتًا يمكنني كتابة ، على سبيل المثال "3" ، ولن يتغير أبدًا.




نسخة أخرى أكثر وضوحا.

def chunkList(initialList, chunkSize):
    """
    This function chunks a list into sub lists 
    that have a length equals to chunkSize.

    Example:
    lst = [3, 4, 9, 7, 1, 1, 2, 3]
    print(chunkList(lst, 3)) 
    returns
    [[3, 4, 9], [7, 1, 1], [2, 3]]
    """
    finalList = []
    for i in range(0, len(initialList), chunkSize):
        finalList.append(initialList[i:i+chunkSize])
    return finalList



عند هذه النقطة ، أعتقد أننا بحاجة إلى مولد تكراري ، فقط في حالة ...

في الثعبان 2:

def chunks(li, n):
    if li == []:
        return
    yield li[:n]
    for e in chunks(li[n:], n):
        yield e

في python 3:

def chunks(li, n):
    if li == []:
        return
    yield li[:n]
    yield from chunks(li[n:], n)

أيضا ، في حالة غزو أجنبي كبير ، قد يصبح مولد تكراري مزخرف مفيد:

def dec(gen):
    def new_gen(li, n):
        for e in gen(li, n):
            if e == []:
                return
            yield e
    return new_gen

@dec
def chunks(li, n):
    yield li[:n]
    for e in chunks(li[n:], n):
        yield e



Links