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。

您也可以使用NumPy的公寓:

import numpy as np
list(np.array(l).flat)

它只有在超级列表具有相同的尺寸时才有效。

您可以使用 itertools.chain():

>>> import itertools
>>> list2d = [[1,2,3], [4,5,6], [7], [8,9]]
>>> merged = list(itertools.chain(*list2d))

或者您可以使用 itertools.chain.from_iterable(),不需要与 * 运营商解包列表:

>>> import itertools
>>> list2d = [[1,2,3], [4,5,6], [7], [8,9]]
>>> merged = list(itertools.chain.from_iterable(list2d))

这种方法可能比 [分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类

$ python3 -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99;import itertools' 'list(itertools.chain.from_iterable(l))'
20000 loops, best of 5: 10.8 usec per loop
$ python3 -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' '[item for sublist in l for item in sublist]'
10000 loops, best of 5: 21.7 usec per loop
$ python3 -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' 'sum(l, [])'
1000 loops, best of 5: 258 usec per loop
$ python3 -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99;from functools import reduce' 'reduce(lambda x,y: x+y,l)'
1000 loops, best of 5: 292 usec per loop
$ python3 --version
Python 3.7.5rc1

另一个不寻常的方法,适用于异常和均匀的整体列表:

from typing import List


def flatten(l: list) -> List[int]:
    """Flatten an arbitrary deep nested list of lists of integers.

    Examples:
        >>> flatten([1, 2, [1, [10]]])
        [1, 2, 1, 10]

    Args:
        l: Union[l, Union[int, List[int]]

    Returns:
        Flatted list of integer
    """
    return [int(i.strip('[ ]')) for i in str(l).split(',')]

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)

你可以使用列表扩展方法. 它显示是最快的:

flat_list = []
for sublist in l:
    flat_list.extend(sublist)

表演:

import functools
import itertools
import numpy
import operator
import perfplot


def functools_reduce_iconcat(a):
    return functools.reduce(operator.iconcat, a, [])


def itertools_chain(a):
    return list(itertools.chain.from_iterable(a))


def numpy_flat(a):
    return list(numpy.array(a).flat)


def extend(a):
    n = []

    list(map(n.extend, a))

    return n


perfplot.show(
    setup = lambda n: [list(range(10))] * n,
    kernels = [
        functools_reduce_iconcat, extend, itertools_chain, numpy_flat
        ],
    n_range = [2**k for k in range(16)],
    xlabel = 'num lists',
    )

出口:

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