Python 将列表拆分为n个随机大小的块

我试图将一个列表拆分为n个子列表，其中每个子列表的大小都是随机的（至少有一个条目；假设

p>I

）。我使用了numpy.split函数，它工作得很好，但不满足我的随机性条件。你可能会问随机性应该遵循哪个分布。我认为，这不重要。我检查了几篇与我的帖子不相等的帖子，因为它们试图用几乎相同大小的块进行拆分。如果重复，请告诉我。我的做法如下：

import numpy as np

P = 10
I = 5
mylist = range(1, P + 1)
[list(x) for x in np.split(np.array(mylist), I)]

当

p

不能被

I

整除时，这种方法就会崩溃。此外，它创建大小相等的块，而不是概率大小的块。另一个限制：我不想使用包

random

，但我可以使用

numpy

。不要问我为什么；我希望我对此有一个合乎逻辑的回答

根据疯狂科学家提供的答案，这是我尝试的代码：

P = 10
I = 5

data = np.arange(P) + 1
indices = np.arange(1, P)
np.random.shuffle(indices)
indices = indices[:I - 1]
result = np.split(data, indices)
result

输出：

[array([1, 2]),
 array([3, 4, 5, 6]),
 array([], dtype=int32),
 array([4, 5, 6, 7, 8, 9]),
 array([10])]

这仍然是一条路要走。如果您传入一系列整数，

split

将它们视为切点。生成随机切点很容易。你可以这样做

P = 10
I = 5

data = np.arange(P) + 1
indices = np.random.randint(P, size=I - 1)

您需要

I-1

切点来获得

I

块。索引需要排序，重复项需要删除。这两样都适合你。通过这种方式，您可能会得到少于

I

的块：

result = np.split(data, indices)

如果您确实需要

I

数字，请选择“不重新采样”。可通过以下方式实现：

---

问题可以重构为从

{1,2，…，p-1}

中选择

I-1

随机分割点，可以使用查看

因此，可按如下方式实施：

import numpy as np

split_points = np.random.choice(P - 2, I - 1, replace=False) + 1
split_points.sort()
result = np.split(data, split_points)

---

如果你同意numpy，为什么你坚持把所有的东西都列成一个列表？你的意思是我应该同意数组吗？这看起来像一个；将P星分成I个容器，每个容器至少有一个元素。可能重复@Chris我尝试了Kevin提供的函数。但是，我看不到任何关系。您可以尝试

P=11

，看到np.split不起作用。此外，np.split不能确保每个子列表（或子数组）的len是随机的/相反的，它会创建相等的len子数组。如果我错了，请纠正我。我确实打错了。第二个参数应该是

索引

，而不是

I

。现在修好了。

split

的行为非常依赖于第二个参数。

np.choice

更适合于该任务，尽管

np.shuffle

也可以。@user8028576。我想你是对的。很高兴你终于成功了。我建议你花些时间阅读我在答案中的链接，并准确理解它的工作原理。我很高兴你添加了这个例子。

import numpy as np

split_points = np.random.choice(P - 2, I - 1, replace=False) + 1
split_points.sort()
result = np.split(data, split_points)