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
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
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()
如果你想清理一切,并保持一个单独的元素列表,你也可以使用它。
list_of_lists = [[1,2], [2,3], [3,4]]
list(set.union(*[set(s) for s in list_of_lists]))
def flatten(alist):
if alist == []:
return []
elif type(alist) is not list:
return [alist]
else:
return flatten(alist[0]) + flatten(alist[1:])
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。