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。

def flatten(alist):
    if alist == []:
        return []
    elif type(alist) is not list:
        return [alist]
    else:
        return flatten(alist[0]) + flatten(alist[1:])

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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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。

我用 perfplot 测试了大多数建议的解决方案(我的宠物项目,基本上是时间周围的插槽),并发现

import functools
import operator
functools.reduce(operator.iconcat, a, [])

要成为最快的解决方案,无论是许多小列表还是很少的长列表都被混合(operator.iadd 同样快)。

更简单、更可接受的选择是

out = []
for sublist in a:
    out.extend(sublist)

如果字体列表的数量很大,这表现得比上面的建议略糟糕。

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重复字符的代码:

import functools
import itertools
import operator

import numpy as np
import perfplot


def forfor(a):
    return [item for sublist in a for item in sublist]


def sum_brackets(a):
    return sum(a, [])


def functools_reduce(a):
    return functools.reduce(operator.concat, a)


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(np.array(a).flat)


def numpy_concatenate(a):
    return list(np.concatenate(a))


def extend(a):
    out = []
    for sublist in a:
        out.extend(sublist)
    return out


b = perfplot.bench(
    setup=lambda n: [list(range(10))] * n,
    # setup=lambda n: [list(range(n))] * 10,
    kernels=[
        forfor,
        sum_brackets,
        functools_reduce,
        functools_reduce_iconcat,
        itertools_chain,
        numpy_flat,
        numpy_concatenate,
        extend,
    ],
    n_range=[2 ** k for k in range(16)],
    xlabel="num lists (of length 10)",
    # xlabel="len lists (10 lists total)"
)
b.save("out.png")
b.show()

def flatten_array(arr):
  result = []
  for item in arr:
    if isinstance(item, list):
      for num in item:
        result.append(num)
    else:
      result.append(item)
  return result

print(flatten_array([1, 2, [3, 4, 5], 6, [7, 8], 9]))
// output: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]