你将如何分割一个元素给出分区大小的numpy数组？

Question

对于一个 numpy 一维数组，例如：

In [1]: A = np.array([2,5,1,3,9,0,7,4,1,2,0,11])
In [2]: A
Out[2]: array([2,5,1,3,9,0,7,4,1,2,0,11])

我需要使用值作为子数组长度来拆分数组。

对于示例数组：

1. 第一个索引的值为 2，因此我需要在索引 0 + 2 处进行第一次拆分，这样会导致 ([2,5,1])。
2. 跳到索引 3（因为索引 0-2 在第 1 步中被吞噬了）。
3. 索引 3 = 3 处的值，因此第二次拆分将发生在索引 3 + 3 处，结果为 ([3,9,0,7])。
4. 跳至索引 7
5. 索引 7 = 4 处的值，因此第三次也是最后一次拆分将发生在索引 7 + 4 处，结果为 ([4,1,2,0,11])

我使用这个简单的数组作为示例，因为我认为它在我的实际用例中会有所帮助，即从二进制文件中读取数据（作为字节或无符号短裤）。我猜 numpy 将是最快的方法，但我也可以使用 struct/bytearray/lists 或任何最好的方法。

我希望这是有道理的。我很难弄清楚如何最好地表达这个问题。

Answer 1

这是一种使用标准 python 列表和 while 循环的方法：

def custom_partition(arr):
    partitions = []
    i = 0
    while i < len(arr):
        pariton_size = arr[i]
        next_i = i + pariton_size + 1
        partitions.append(arr[i:next_i])
        i = next_i
    return partitions

a = [2, 5, 1, 3, 9, 0, 7, 4, 1, 2, 0, 11]
b = custom_partition(a)
print(b)

输出：

[[2, 5, 1], [3, 9, 0, 7], [4, 1, 2, 0, 11]]