如何高效地将大型列表进行分割？

Question

如何高效地将大型列表进行分割？

pythonnumpy

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我有一个包含1024x1024图像的RGBA颜色数据的列表，即该列表中包含4194304个整数。我需要将其分成1024个子列表，每个子列表都包含1024个子列表，按顺序包含4个通道，以便我可以使用它所需的方式。

我尝试使用for循环将数据附加到新列表中，但这是一个非常缓慢的过程。我只需要将列表每4个整数划分一次。有没有更有效的方法？如果可以的话，我有numpy库。

我想提一下，列表来自于解压.raw图像的struct，因此如果有一种在创建时就将列表拆分的方法，那也可以。

- Cameron Atkinson

你如何加载图片并解压它？ - hpaulj

@hpaulj 我使用 struct.unpack('='+len(bytes)+'B', bytes)。 - Cameron Atkinson

那么它是一个大的字节元组？ - hpaulj

@hpaulj 实际上，所有这些都在一个list()中。现在它在一个np.array()中。 - Cameron Atkinson

https://dev59.com/OGgt5IYBdhLWcg3w3xIw 讨论了如何将二进制字符串或文件直接加载到数组中（无需使用“struct”解包）。使用dtype ='u1'，数组应该包含1字节的整数而不是正常的4字节整数。 - hpaulj

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- jme · Accepted Answer

似乎您可以使用numpy.reshape来达到您想要的效果。假设您有一个包含12个元素的列表：

>>> import numpy as np
>>> x = np.arange(12)
>>> x
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])

我们将重新调整它，使每行有四个元素：

>>> x.reshape(-1,4)
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11]])

你可以给reshape传递超过两个维度，比如说如果x是一个5x5的RGBA图像，存储在一个包含100个元素的一维数组中，你可以使用y = x.reshape(5,5,4)来进行操作。这样，y[0][0]将会返回(0,0)位置上的四个通道值，y[0][1]将会返回(0,1)位置上的四个通道值，以此类推。