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
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。
其他回答
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。
我想要一個解決方案,可以處理多種<unk>(<unk>,<unk>,<unk>,<unk>),<unk>,<unk>,<unk>,<unk>,<unk>,<unk>,<unk>,<unk>,<unk>,<unk>,<unk>,<unk>,<unk>。
这就是我所带来的:
def _flatten(l) -> Iterator[Any]:
stack = l.copy()
while stack:
item = stack.pop()
if isinstance(item, list):
stack.extend(item)
else:
yield item
def flatten(l) -> Iterator[Any]:
return reversed(list(_flatten(l)))
和测试:
@pytest.mark.parametrize('input_list, expected_output', [
([1, 2, 3], [1, 2, 3]),
([[1], 2, 3], [1, 2, 3]),
([[1], [2], 3], [1, 2, 3]),
([[1], [2], [3]], [1, 2, 3]),
([[1], [[2]], [3]], [1, 2, 3]),
([[1], [[[2]], [3]]], [1, 2, 3]),
])
def test_flatten(input_list, expected_output):
assert list(flatten(input_list)) == expected_output
您可以使用 itertools.chain():
>>> import itertools
>>> list2d = [[1,2,3], [4,5,6], [7], [8,9]]
>>> merged = list(itertools.chain(*list2d))
或者您可以使用 itertools.chain.from_iterable(),不需要与 * 运营商解包列表:
>>> import itertools
>>> list2d = [[1,2,3], [4,5,6], [7], [8,9]]
>>> merged = list(itertools.chain.from_iterable(list2d))
这种方法可能比 [分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类中的分类
$ python3 -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99;import itertools' 'list(itertools.chain.from_iterable(l))'
20000 loops, best of 5: 10.8 usec per loop
$ python3 -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 5: 21.7 usec per loop
$ python3 -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' 'sum(l, [])'
1000 loops, best of 5: 258 usec per loop
$ python3 -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99;from functools import reduce' 'reduce(lambda x,y: x+y,l)'
1000 loops, best of 5: 292 usec per loop
$ python3 --version
Python 3.7.5rc1
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。
def flatten(alist):
if alist == []:
return []
elif type(alist) is not list:
return [alist]
else:
return flatten(alist[0]) + flatten(alist[1:])