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。

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]

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。

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]

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”。

根據您的列表(1, 2, 3), [4, 5, 6], [7], [8, 9] 是 1 列表水平,我們可以簡單地使用數量(列表),而不使用任何圖書館。

sum([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]],[])
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

延伸此方法的优势,当内部存在一个<unk>或数字时,简单地将每个元素的地图函数添加到列表中

#For only tuple
sum(list(map(list,[[1, 2, 3], (4, 5, 6), (7,), [8, 9]])),[])
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

#In general

def convert(x):
    if type(x) is int or type(x) is float:
           return [x]
    else:
           return list(x)

sum(list(map(convert,[[1, 2, 3], (4, 5, 6), 7, [8, 9]])),[])
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

在这里,有一个明确的解释的缺点在记忆的这个方法。 简而言之,它重复创建列表对象,应该避免( )