Diviser une liste en N parties à peu près égales
Diviser une liste en parties égales est un problème de programmation courant. Un défi particulier consiste à parvenir à une répartition égale lorsque la longueur de la liste n'est pas divisible par le nombre de parties souhaité.
Par exemple, envisagez de diviser une liste de 7 éléments en deux parties égales. Idéalement, chaque partie devrait avoir respectivement 3 et 4 éléments.
Le code fourni, chunks(), divise la liste en morceaux d'éléments de taille égale, mais cela ne peut pas donner lieu à un même divisé. Alternativement, la transposition des morceaux pourrait obtenir une répartition égale, mais cela perturberait l'ordre des éléments.
Une approche plus efficace consiste à utiliser un générateur de liste, comme démontré dans le code amélioré :
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))
Ce code calcule la taille idéale du morceau k et les éléments restants m. Il génère ensuite un générateur qui parcourt la liste et crée des parties de la taille souhaitée.
Par exemple :
>>> list(split(range(11), 3)) [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10]]
Cette solution fournit une méthode efficace pour diviser une liste en parties à peu près égales. , en préservant l'ordre des éléments.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Créer des tableaux multidimensionnels avec Numpy peut être réalisé via les étapes suivantes: 1) Utilisez la fonction numpy.array () pour créer un tableau, tel que np.array ([[1,2,3], [4,5,6]]) pour créer un tableau 2D; 2) utiliser np.zeros (), np.ones (), np.random.random () et d'autres fonctions pour créer un tableau rempli de valeurs spécifiques; 3) Comprendre les propriétés de forme et de taille du tableau pour vous assurer que la longueur du sous-réseau est cohérente et éviter les erreurs; 4) Utilisez la fonction NP.Reshape () pour modifier la forme du tableau; 5) Faites attention à l'utilisation de la mémoire pour vous assurer que le code est clair et efficace.

BroadcastingInNumpyIsAmethodToperformOperations OnerwaysofdifferentShapesByAutomAticalAligningThem.itImplienScode, améliore la réadabilité et BoostsTerformance.He'showitwork

Forpythondatastorage, chooseListsforflexibilitywithMixedDatatyS, array.Arrayformmemory-efficienthomogeneousnumericalData, andNumpyArraysforaSvancedNumericalComputing.ListaSaRaySatilebutless

PythonlistsArebetterThanArraysformMagingDiversEDATATYPES.1) ListScan HoldingElementoSoFferentTypes, 2) Ils ont été aaredamique, permettant à la manière dont 4) ils ne sont pas entièrement efficaces et les opérations sont en train de les affirmer.

ToaccesElementsInapythonArray, useIndexing: my_array [2] AccessEstheThirdElement, returning3.pythonusZero-basedIndexing.

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