以此为本,以此为本,以此为本,以此为本,以此为本,以此为本,以此为本。
如果您的列表来自列表理解,问题可以通过纠正理解更简单/直接解决;请参见Python列表理解;压缩列表?
在这里,最受欢迎的解决方案通常只包含一个“层”的清单。 查看清单不规则(自愿清单)的清单,解决方案完全清单一个深度清单的结构(重复,一般)。
以此为本,以此为本,以此为本,以此为本,以此为本,以此为本,以此为本。
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在这里,最受欢迎的解决方案通常只包含一个“层”的清单。 查看清单不规则(自愿清单)的清单,解决方案完全清单一个深度清单的结构(重复,一般)。
当前回答
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。
其他回答
這裡有一個通用方法,適用於數字、線條、粘列表和混合容器,這可以讓簡單和複雜的容器混合起來(請參閱Demo)。
代码
from typing import Iterable
#from collections import Iterable # < py38
def flatten(items):
"""Yield items from any nested iterable; see Reference."""
for x in items:
if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, (str, bytes)):
for sub_x in flatten(x):
yield sub_x
else:
yield x
笔记:
在 Python 3 中,从 flatten(x) 获取可以取代 sub_x 在 flatten(x): 获取 sub_x 在 Python 3.8 中,从 collection.abc 转移到输入模块。
演示
simple = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
list(flatten(simple))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
complicated = [[1, [2]], (3, 4, {5, 6}, 7), 8, "9"] # numbers, strs, nested & mixed
list(flatten(complicated))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, '9']
参考
此解決方案是從 Beazley, D. 和 B. Jones. Recipe 4.14, Python Cookbook 3rd Ed., O'Reilly Media Inc. Sebastopol, CA: 2013 發現以前的 SO 帖子,可能是原來的展示。
对于包含多个列表的列表,这里是一个重复的解决方案,为我工作,我希望它是正确的:
# Question 4
def flatten(input_ls=[]) -> []:
res_ls = []
res_ls = flatten_recursive(input_ls, res_ls)
print("Final flatten list solution is: \n", res_ls)
return res_ls
def flatten_recursive(input_ls=[], res_ls=[]) -> []:
tmp_ls = []
for i in input_ls:
if isinstance(i, int):
res_ls.append(i)
else:
tmp_ls = i
tmp_ls.append(flatten_recursive(i, res_ls))
print(res_ls)
return res_ls
flatten([0, 1, [2, 3], 4, [5, 6]]) # test
flatten([0, [[[1]]], [[2, 3], [4, [[5, 6]]]]])
出口:
[0, 1, 2, 3]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
Final flatten list solution is:
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 1]
[0, 1]
[0, 1]
[0, 1, 2, 3]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
Final flatten list solution is:
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
考虑到列表L的列表,
flat_list = [item for sublist in l for item in sublist]
意思是:
flat_list = []
for sublist in l:
for item in sublist:
flat_list.append(item)
它比迄今为止发布的短篇文章更快(l 是表格的列表)。
下面是相应的功能:
def flatten(l):
return [item for sublist in l for item in sublist]
作为证据,您可以在标准图书馆中使用时间模块:
$ python -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 3: 143 usec per loop
$ python -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' 'sum(l, [])'
1000 loops, best of 3: 969 usec per loop
$ python -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' 'reduce(lambda x,y: x+y,l)'
1000 loops, best of 3: 1.1 msec per loop
解释:基于 + 的缩写(包括在总中使用)是必然的 O(L**2)当有 L 列表时 - 因为中间结果列表保持长,每个步骤都会分配一个新的中间结果列表对象,前中间结果中的所有对象都必须复制(以及在结尾添加一些新的对象)。
列表理解只产生一个列表,一次,并复制每个项目(从其原始居住地到结果列表)也准确一次。
np.hstack(listoflist).tolist()
作者的注意事项:这是非常不有效的,但有趣,因为单曲是惊人的。
>>> xss = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> sum(xss, [])
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
总数是不可分割 xss 的元素,并使用第二个论点作为总数的初始值(默认初始值为0,这不是列表)。
因為你們是清清清清清清清清清清清清清清清清清清清清清清清清清清清清清清清清清清清。
请注意,它只适用于列表列表,对于列表列表列表,您将需要另一个解决方案。