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。

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。

注意: 下面适用于 Python 3.3+ 因为它使用 yield_from. six 也是第三方包,尽管它是稳定的。

在obj = [1, 2,], [3, 4], [5, 6]的情况下,这里的所有解决方案都很好,包括列表理解和 itertools.chain.from_iterable。

但是,考虑这个稍微复杂的案例:

>>> obj = [[1, 2, 3], [4, 5], 6, 'abc', [7], [8, [9, 10]]]

这里有几个问题:

您可以以以下方式解决此问题:

>>> from collections import Iterable
>>> from six import string_types

>>> def flatten(obj):
...     for i in obj:
...         if isinstance(i, Iterable) and not isinstance(i, string_types):
...             yield from flatten(i)
...         else:
...             yield i


>>> list(flatten(obj))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 'abc', 7, 8, 9, 10]

在这里,您可以检查(一)的子元素(一)与(一)的Iterable(一)无效,从(一)的ABC,但也希望确保(二)的元素(一)不是“类似于(一)的”。

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()

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。