python循環迭代步驟3

這可能是一個簡單的問題，但我似乎花了太多時間在它上面......我的問題包括創建一個for循環遍歷列表。python循環迭代步驟3

對於每次迭代，應該提取三個元素=>那些是i，i + 1和i + 2。但由於某些原因，我是不是能夠通過列表迭代不失控指數之類的東西那樣..

我目前迭代的方式是像這樣：？

 for i in xrange(0,len(data_train_output_full)-1,3): 
      data = np.array([data_train_output_full[i],data_train_output_full[i+1],data_train_output_full[i+2]]) 
      data_train_output.append(data)

和錯誤消息我我得到的是：

IndexError: index 278 is out of bounds for axis 0 with size 278

來源

2017-03-08 user7654132

'因爲我在x範圍（0，LEN（data_train_output_full）-1,3）：'將正確停止，但你仍然有'data_train_output_full [I + 1]，data_train_output_full [i + 2]'，即i + 1和i + 2指數。也許你想'我在xrange（0，len（data_train_output_full）-3,3）：' – roganjosh

'data_train_output_full'的長度是多少？如果不知道這一點，很難給出明確的答案。 – spicypumpkin

@roganjosh：我認爲你只需要'len（...） - 2'，而不是'-3'。 'xrange'中的最後一個元素永遠不會生成，所以最後的'i'值將是'len（...） - 3'，您可以安全地添加兩個。 – Blckknght

你總是可以寫一個快速的生成，使用itertools.islice理想。

In [1]: x = list(range(28)) 

In [2]: def by_triples(iterable): 
    ...:  it = iter(iterable) 
    ...:  triple = tuple(itertools.islice(it, 3)) 
    ...:  while triple: 
    ...:   yield triple 
    ...:   triple = tuple(itertools.islice(it, 3)) 
    ...: 
    ...: 

In [3]: import itertools 

In [4]: for trip in by_triples(x): 
    ...:  print(trip) 
    ...: 
(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,)

來源

2017-03-08 21:55:23

您的代碼不起作用，因爲stop值你給到xrange是不正確的。由於您正在檢查xrange提供的最高索引之後的兩個索引，因此需要從輸入序列的長度中減去兩個索引（len(data_train_output_full)-2而不是-1）。

還有一個itertools recipe對於這種迭代：

def grouper(iterable, n, fillvalue=None): 
    "Collect data into fixed-length chunks or blocks" 
    # grouper('ABCDEFG', 3, 'x') --> ABC DEF Gxx 
    args = [iter(iterable)] * n 
    return izip_longest(fillvalue=fillvalue, *args)

如果您的列表可能是不平衡的，你想要的最後的值被跳過，而不是軟墊，可以使用itertools.izip而不是itertools.izip_longest。

來源

2017-03-08 22:04:13 Blckknght

我想出了這個替代的解決方案：

def by_n(a_list, n): 
    for i in xrange(0, len(a_list), n): 
     yield a_list[i:i+n] 

data_train_output = [np.array(_) for _ in by_n(data_train_output_full, 3)] 

# or 

data_train_output = list(map(np.array, by_n(data_train_output_full, 3))

來源

2017-03-08 22:10:13

python循環迭代步驟3

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