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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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
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。
其他回答
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。
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]
一个非回归功能,以便在任何深度的列表列表:
def flatten_list(list1):
out = []
inside = list1
while inside:
x = inside.pop(0)
if isinstance(x, list):
inside[0:0] = x
else:
out.append(x)
return out
l = [[[1,2],3,[4,[[5,6],7],[8]]],[9,10,11]]
flatten_list(l)
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
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。
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:
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