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。
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)。
当前回答
如果你想清理一切,并保持一个单独的元素列表,你也可以使用它。
list_of_lists = [[1,2], [2,3], [3,4]]
list(set.union(*[set(s) for s in list_of_lists]))
其他回答
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:
此分類上一篇
考虑安装 more_itertools 包。
> pip install more_itertools
它配备了一个应用程序为平板(来源,从 itertools 食谱):
import more_itertools
lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
list(more_itertools.flatten(lst))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
注意:正如文件中提到的那样,平板需要列表。 查看下面的平板更多不规则输入。
至于版本 2.4,您可以用更多_itertools.collapse (来源,由abarnet 贡献) 插入更复杂、更精致的 iterables。
lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
list(more_itertools.collapse(lst))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
lst = [[1, 2, 3], [[4, 5, 6]], [[[7]]], 8, 9] # complex nesting
list(more_itertools.collapse(lst))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
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]
def flatten(itr):
for x in itr:
try:
yield from flatten(x)
except TypeError:
yield x
使用:这是一个发电机,通常你想将它插入一个不可分割的构建器,如列表()或<<<<<<<<或使用它在一个为旋转。
这个解决方案的好处是:
工作任何类型的无缝(即使是未来的!)工作任何组合和深度的无缝工作,如果顶级包含无依赖物品,快速和高效(你可以平滑无缝的部分,没有浪费时间的剩余部分你不需要)多样性(你可以使用它来构建一个无缝的你的选择或在旋转)
注:由于所有 iterables 都是浮动的,所以线条分为单个字符的序列. 如果您不喜欢/不喜欢这种行为,您可以使用下列版本,从浮动的 iterables 如线条和比特中进行过滤:
def flatten(itr):
if type(itr) in (str,bytes):
yield itr
else:
for x in itr:
try:
yield from flatten(x)
except TypeError:
yield x
np.hstack(listoflist).tolist()