リストをバランスのとれた部分に分割する方法
リストを同じサイズのチャンクに分割することは、さまざまなプログラミング シナリオで不可欠です。 Python には、このタスクを実行するためのいくつかの方法が用意されており、柔軟性と効率性が提供されます。一般的なアプローチの 1 つは、ジェネレーター関数を利用するものです。
回答で紹介されている chunks() ジェネレーターを使用すると、リストを指定したサイズのチャンクに分割できます。定義されたチャンク サイズのステップでリストを反復処理し、連続したチャンクを生成します。次のコードは、chunks() ジェネレーターの使用方法を示しています。
def chunks(lst, n): """Yield successive n-sized chunks from lst.""" for i in range(0, len(lst), n): yield lst[i:i + n]
その機能を例示するには、整数のリストをサイズ 10 のチャンクに分割することを検討してください。
import pprint pprint.pprint(list(chunks(range(10, 75), 10)))
このコード次の出力が生成され、均等なサイズに分割されたリストが表示されます。チャンク:
[[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, 56, 57, 58, 59], [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69], [70, 71, 72, 73, 74]]
ジェネレーターのアプローチは、その明確さと効率性の点で推奨されていますが、Python はリストのチャンク化のための簡潔なリスト理解ソリューションも提供しています。
[lst[i:i + n] for i in range(0, len(lst), n)]
次のような名前付き関数を使用することを覚えておいてください。 chunks() はコードの可読性と保守性を向上させます。
以上がPython でリストをバランスの取れたチャンクに効率的に分割するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

heouttemptemptostoreavure ofthewrongdatatypeinapythonarray、yure counteractypeerror.thisduetothearraymodule'sstricttypeeencultionyを使用します

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

theScriptisrunningwithwrongthonversionduetorectRectDefaultEntertersettings.tofixthis:1)CheckthedededefaultHaulthonsionsingpython - versionorpython3-- version.2)usevirtualenvironmentsbycreatingonewiththon3.9-mvenvmyenv、andverixe

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト


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