如果你有一个Numpy Array A:

a = np.array([[1,2], [3,4]])
a.flatten('C')

生产:

[1, 2, 3, 4]

np.flatten 也接受其他参数:

C: F A K

有关参数的详细信息可在这里找到。

考虑安装 more_itertools 包。

> pip install more_itertools

它配备了一个应用程序为平板(来源,从 itertools 食谱):

import more_itertools


lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
list(more_itertools.flatten(lst))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

注意:正如文件中提到的那样,平板需要列表。 查看下面的平板更多不规则输入。

至于版本 2.4,您可以用更多_itertools.collapse (来源,由abarnet 贡献) 插入更复杂、更精致的 iterables。

lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
list(more_itertools.collapse(lst)) 
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

lst = [[1, 2, 3], [[4, 5, 6]], [[[7]]], 8, 9]              # complex nesting
list(more_itertools.collapse(lst))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

最简单的方式在Python没有任何图书馆

此功能还将适用于多维列表。

使用 recursion 我们可以实现列表中的任何组合,我们可以无需使用任何图书馆。

#Devil
x = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]


output = []
def flatten(v):
    if isinstance(v, int):
        output.append(v)
    if isinstance(v, list):
        for i in range(0, len(v)):
            flatten(v[i])

flatten(x)
print("Output:", output)
#Output: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

#Adding more dimensions 
x = [ [1, [2, 3, [4, 5], [6]], 7 ], [8, [9, [10]]] ]
flatten(x)
print("Output:", output)
#Output: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

你可以简单地使用Pandas这样做:

import pandas as pd
pd.Series([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]).sum()

你的功能不起作用的原因是因为延伸延伸一个序列在现场,并且不会返回它。

reduce(lambda x,y: x.extend(y) or x, l)

注意:扩展比 + 列表更有效。

我会建议使用发电机与产量声明和产量从。

from collections.abc import Iterable

def flatten(items, ignore_types=(bytes, str)):
    """
       Flatten all of the nested lists to the one. Ignoring flatting of iterable types str and bytes by default.
    """
    for x in items:
        if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, ignore_types):
            yield from flatten(x)
        else:
            yield x

values = [7, [4, 3, 5, [7, 3], (3, 4), ('A', {'B', 'C'})]]

for v in flatten(values):
    print(v)