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。
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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
這裡有一個通用方法,適用於數字、線條、粘列表和混合容器,這可以讓簡單和複雜的容器混合起來(請參閱Demo)。
代码
from typing import Iterable
#from collections import Iterable # < py38
def flatten(items):
"""Yield items from any nested iterable; see Reference."""
for x in items:
if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, (str, bytes)):
for sub_x in flatten(x):
yield sub_x
else:
yield x
笔记:
在 Python 3 中,从 flatten(x) 获取可以取代 sub_x 在 flatten(x): 获取 sub_x 在 Python 3.8 中,从 collection.abc 转移到输入模块。
演示
simple = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
list(flatten(simple))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
complicated = [[1, [2]], (3, 4, {5, 6}, 7), 8, "9"] # numbers, strs, nested & mixed
list(flatten(complicated))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, '9']
参考
此解決方案是從 Beazley, D. 和 B. Jones. Recipe 4.14, Python Cookbook 3rd Ed., O'Reilly Media Inc. Sebastopol, CA: 2013 發現以前的 SO 帖子,可能是原來的展示。
其他回答
np.hstack(listoflist).tolist()
要插入深厚的数据结构,请使用 iteration_utilities.deepflatten1:
>>> from iteration_utilities import deepflatten
>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> list(deepflatten(l, depth=1))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> l = [[1, 2, 3], [4, [5, 6]], 7, [8, 9]]
>>> list(deepflatten(l))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
这是一个发电机,所以你需要将结果投到列表中,或者明确地对其进行调解。
要单一的平面,如果每一个项目本身是不可分割的,你也可以使用 iteration_utilities.flatten 它本身只是一个薄的旋转器周围 itertools.chain.from_iterable:
>>> from iteration_utilities import flatten
>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> list(flatten(l))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
只需添加一些时间表(基于Nico Schlömer的答案,其中不包含此答案中的功能):
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结果表明,如果 iterable 只包含几个内部 iterables 那么 总数将是最快的,但是,对于长期 iterables 只有 itertools.chain.from_iterable, iteration_utilities.deepflatten 或 nested 理解具有合理的性能, itertools.chain.from_iterable 是最快的(如 Nico Schlömer 已经注意到)。
from itertools import chain
from functools import reduce
from collections import Iterable # or from collections.abc import Iterable
import operator
from iteration_utilities import deepflatten
def nested_list_comprehension(lsts):
return [item for sublist in lsts for item in sublist]
def itertools_chain_from_iterable(lsts):
return list(chain.from_iterable(lsts))
def pythons_sum(lsts):
return sum(lsts, [])
def reduce_add(lsts):
return reduce(lambda x, y: x + y, lsts)
def pylangs_flatten(lsts):
return list(flatten(lsts))
def flatten(items):
"""Yield items from any nested iterable; see REF."""
for x in items:
if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, (str, bytes)):
yield from flatten(x)
else:
yield x
def reduce_concat(lsts):
return reduce(operator.concat, lsts)
def iteration_utilities_deepflatten(lsts):
return list(deepflatten(lsts, depth=1))
from simple_benchmark import benchmark
b = benchmark(
[nested_list_comprehension, itertools_chain_from_iterable, pythons_sum, reduce_add,
pylangs_flatten, reduce_concat, iteration_utilities_deepflatten],
arguments={2**i: [[0]*5]*(2**i) for i in range(1, 13)},
argument_name='number of inner lists'
)
b.plot()
1 Disclaimer:我是该图书馆的作者
def flatten_array(arr):
result = []
for item in arr:
if isinstance(item, list):
for num in item:
result.append(num)
else:
result.append(item)
return result
print(flatten_array([1, 2, [3, 4, 5], 6, [7, 8], 9]))
// output: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
我用 perfplot 测试了大多数建议的解决方案(我的宠物项目,基本上是时间周围的插槽),并发现
import functools
import operator
functools.reduce(operator.iconcat, a, [])
要成为最快的解决方案,无论是许多小列表还是很少的长列表都被混合(operator.iadd 同样快)。
更简单、更可接受的选择是
out = []
for sublist in a:
out.extend(sublist)
如果字体列表的数量很大,这表现得比上面的建议略糟糕。
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重复字符的代码:
import functools
import itertools
import operator
import numpy as np
import perfplot
def forfor(a):
return [item for sublist in a for item in sublist]
def sum_brackets(a):
return sum(a, [])
def functools_reduce(a):
return functools.reduce(operator.concat, a)
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(np.array(a).flat)
def numpy_concatenate(a):
return list(np.concatenate(a))
def extend(a):
out = []
for sublist in a:
out.extend(sublist)
return out
b = perfplot.bench(
setup=lambda n: [list(range(10))] * n,
# setup=lambda n: [list(range(n))] * 10,
kernels=[
forfor,
sum_brackets,
functools_reduce,
functools_reduce_iconcat,
itertools_chain,
numpy_flat,
numpy_concatenate,
extend,
],
n_range=[2 ** k for k in range(16)],
xlabel="num lists (of length 10)",
# xlabel="len lists (10 lists total)"
)
b.save("out.png")
b.show()
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]