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

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”。

对于包含多个列表的列表,这里是一个重复的解决方案,为我工作,我希望它是正确的:

# Question 4
def flatten(input_ls=[]) -> []:
    res_ls = []
    res_ls = flatten_recursive(input_ls, res_ls)

    print("Final flatten list solution is: \n", res_ls)

    return res_ls


def flatten_recursive(input_ls=[], res_ls=[]) -> []:
    tmp_ls = []

    for i in input_ls:
        if isinstance(i, int):
            res_ls.append(i)
        else:
            tmp_ls = i
            tmp_ls.append(flatten_recursive(i, res_ls))

    print(res_ls)
    return res_ls


flatten([0, 1, [2, 3], 4, [5, 6]])  # test
flatten([0, [[[1]]], [[2, 3], [4, [[5, 6]]]]])

出口:

[0, 1, 2, 3]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
Final flatten list solution is: 
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 1]
[0, 1]
[0, 1]
[0, 1, 2, 3]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
Final flatten list solution is: 
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]

如果你愿意放弃一小量的速度,以便更清洁的外观,那么你可以使用numpy.concatenate().tolist() 或 numpy.concatenate().ravel().tolist():

import numpy

l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]] * 99

%timeit numpy.concatenate(l).ravel().tolist()
1000 loops, best of 3: 313 µs per loop

%timeit numpy.concatenate(l).tolist()
1000 loops, best of 3: 312 µs per loop

%timeit [item for sublist in l for item in sublist]
1000 loops, best of 3: 31.5 µs per loop

您可以在文档中了解更多, numpy.concatenate 和 numpy.ravel。

如果你有一个Numpy Array A:

a = np.array([[1,2], [3,4]])
a.flatten('C')

生产:

[1, 2, 3, 4]

np.flatten 也接受其他参数:

C: F A K

有关参数的详细信息可在这里找到。

考虑到列表只有整体:

import re
l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
list(map(int,re.sub('(\[|\])','',str(l)).split(',')))