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)。
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当前回答
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]
其他回答
如果你愿意放弃一小量的速度,以便更清洁的外观,那么你可以使用numpy.concatenate().tolist() 或 numpy.concatenate().ravel().tolist():
import numpy
l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]] * 99
%timeit numpy.concatenate(l).ravel().tolist()
1000 loops, best of 3: 313 µs per loop
%timeit numpy.concatenate(l).tolist()
1000 loops, best of 3: 312 µs per loop
%timeit [item for sublist in l for item in sublist]
1000 loops, best of 3: 31.5 µs per loop
您可以在文档中了解更多, numpy.concatenate 和 numpy.ravel。
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)
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。
这可能不是最有效的方式,但我认为要放一个单线(实际上是一个双线)。两种版本都会在任意的序列列列表上工作,并利用语言功能(Python 3.5)和回归。
def make_list_flat (l):
flist = []
flist.extend ([l]) if (type (l) is not list) else [flist.extend (make_list_flat (e)) for e in l]
return flist
a = [[1, 2], [[[[3, 4, 5], 6]]], 7, [8, [9, [10, 11], 12, [13, 14, [15, [[16, 17], 18]]]]]]
flist = make_list_flat(a)
print (flist)
产量是
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]
它首先以深度工作. 旋转会下降,直到它找到一个非列表元素,然后延伸当地变量板,然后转向父母。 每当板回来时,它在列表理解中延伸到父母的板。
上面的一个创建了几个地方列表,并返回它们,这些列表被用来扩展父母的列表,我认为这一点的路径可能是创建一个可怕的板块,如下。
a = [[1, 2], [[[[3, 4, 5], 6]]], 7, [8, [9, [10, 11], 12, [13, 14, [15, [[16, 17], 18]]]]]]
flist = []
def make_list_flat (l):
flist.extend ([l]) if (type (l) is not list) else [make_list_flat (e) for e in l]
make_list_flat(a)
print (flist)
产量再次
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]
虽然我目前对效率不确定。
使用 functools.reduce,将积累的列表 xs 添加到下列列表 ys:
from functools import reduce
xss = [[1,2,3], [4,5,6], [7], [8,9]]
out = reduce(lambda xs, ys: xs + ys, xss)
出口:
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
使用 operator.concat 的更快方法:
from functools import reduce
import operator
xss = [[1,2,3], [4,5,6], [7], [8,9]]
out = reduce(operator.concat, xss)
出口:
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]