Сглаживание мелкого списка в Python

Есть ли простой способ сгладить список итераций с пониманием списка или, если не считать этого, что бы вы считали лучшим способом сгладить мелкий список, подобный этому, балансируя производительность и читаемость?

Я попытался сгладить такой список с помощью вложенного списка, например:

[image for image in menuitem for menuitem in list_of_menuitems]

Но у меня проблемы с разнообразием NameError, потому что name 'menuitem' is not defined. После googling и оглядываясь на Stack Overflow, я получил желаемые результаты с помощью инструкции reduce:

reduce(list.__add__, map(lambda x: list(x), list_of_menuitems))

Но этот метод довольно непроницаем, потому что мне нужен вызов list(x), потому что x является объектом Django QuerySet.

Заключение:

Спасибо всем, кто внес свой вклад в этот вопрос. Вот краткое изложение того, что я узнал. Я также создаю это сообщество wiki, если другие хотят добавить или исправить эти наблюдения.

Моя первоначальная инструкция сокращения избыточна и лучше написана следующим образом:

>>> reduce(list.__add__, (list(mi) for mi in list_of_menuitems))

Это правильный синтаксис для вложенного понимания списка (Brilliant summary dF!):

>>> [image for mi in list_of_menuitems for image in mi]

Но ни один из этих методов не эффективен, как использование itertools.chain:

>>> from itertools import chain
>>> list(chain(*list_of_menuitems))

И как примечания @cdleary, это, вероятно, лучший стиль, чтобы избежать * магии оператора с помощью chain.from_iterable следующим образом:

>>> chain = itertools.chain.from_iterable([[1,2],[3],[5,89],[],[6]])
>>> print(list(chain))
>>> [1, 2, 3, 5, 89, 6]

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Если вы просто ищете итерацию по сплющенной версии структуры данных и не нуждаетесь в индексируемой последовательности, рассмотрите itertools.chain и компанию.

>>> list_of_menuitems = [['image00', 'image01'], ['image10'], []]
>>> import itertools
>>> chain = itertools.chain(*list_of_menuitems)
>>> print(list(chain))
['image00', 'image01', 'image10']

Он будет работать на любом итерабельном, который должен включать в себя Django iterable QuerySet s, который, по-видимому, вы используете в вопросе.

Изменить: В любом случае это, вероятно, так же хорошо, как и сокращение, потому что сокращение будет иметь одинаковые накладные расходы, копируя элементы в расширенный список. chain будет выполнять только эти (одни и те же) накладные расходы, если вы запустите list(chain) в конце.

Мета-редактирование: На самом деле это меньше накладных расходов, чем предлагаемое решение, потому что вы выбрасываете временные списки, которые вы создаете, когда вы расширяете оригинал с помощью временного.

Изменить: Как J.F. Себастьян говорит, что itertools.chain.from_iterable избегает распаковки, и вы должны использовать это, чтобы избежать магии *, но приложение timeit показывает незначительную разницу в производительности.

Ответ 2

У тебя его почти есть! способ вставки вложенных списков заключается в том, чтобы поставить операторы for в том же порядке, что и в обычных вложенных операциях for.

Таким образом, этот

for inner_list in outer_list:
    for item in inner_list:
        ...

соответствует

[... for inner_list in outer_list for item in inner_list]

Итак, вы хотите

[image for menuitem in list_of_menuitems for image in menuitem]

Ответ 3

@S.Lott: Вы вдохновили меня написать приложение timeit.

Я полагал, что это также будет меняться в зависимости от количества разделов (количество итераторов в списке контейнеров) - в вашем комментарии не упоминалось, сколько разделов было из 30 пунктов. Этот график выравнивает тысячу элементов в каждом прогоне с различным количеством разделов. Элементы равномерно распределены между разделами.

Flattening Comparison

Код (Python 2.6):

#!/usr/bin/env python2.6

"""Usage: %prog item_count"""

from __future__ import print_function

import collections
import itertools
import operator
from timeit import Timer
import sys

import matplotlib.pyplot as pyplot

def itertools_flatten(iter_lst):
    return list(itertools.chain(*iter_lst))

def itertools_iterable_flatten(iter_iter):
    return list(itertools.chain.from_iterable(iter_iter))

def reduce_flatten(iter_lst):
    return reduce(operator.add, map(list, iter_lst))

def reduce_lambda_flatten(iter_lst):
    return reduce(operator.add, map(lambda x: list(x), [i for i in iter_lst]))

def comprehension_flatten(iter_lst):
    return list(item for iter_ in iter_lst for item in iter_)

METHODS = ['itertools', 'itertools_iterable', 'reduce', 'reduce_lambda',
           'comprehension']

def _time_test_assert(iter_lst):
    """Make sure all methods produce an equivalent value.
    :raise AssertionError: On any non-equivalent value."""
    callables = (globals()[method + '_flatten'] for method in METHODS)
    results = [callable(iter_lst) for callable in callables]
    if not all(result == results[0] for result in results[1:]):
        raise AssertionError

def time_test(partition_count, item_count_per_partition, test_count=10000):
    """Run flatten methods on a list of :param:`partition_count` iterables.
    Normalize results over :param:`test_count` runs.
    :return: Mapping from method to (normalized) microseconds per pass.
    """
    iter_lst = [[dict()] * item_count_per_partition] * partition_count
    print('Partition count:    ', partition_count)
    print('Items per partition:', item_count_per_partition)
    _time_test_assert(iter_lst)
    test_str = 'flatten(%r)' % iter_lst
    result_by_method = {}
    for method in METHODS:
        setup_str = 'from test import %s_flatten as flatten' % method
        t = Timer(test_str, setup_str)
        per_pass = test_count * t.timeit(number=test_count) / test_count
        print('%20s: %.2f usec/pass' % (method, per_pass))
        result_by_method[method] = per_pass
    return result_by_method

if __name__ == '__main__':
    if len(sys.argv) != 2:
        raise ValueError('Need a number of items to flatten')
    item_count = int(sys.argv[1])
    partition_counts = []
    pass_times_by_method = collections.defaultdict(list)
    for partition_count in xrange(1, item_count):
        if item_count % partition_count != 0:
            continue
        items_per_partition = item_count / partition_count
        result_by_method = time_test(partition_count, items_per_partition)
        partition_counts.append(partition_count)
        for method, result in result_by_method.iteritems():
            pass_times_by_method[method].append(result)
    for method, pass_times in pass_times_by_method.iteritems():
        pyplot.plot(partition_counts, pass_times, label=method)
    pyplot.legend()
    pyplot.title('Flattening Comparison for %d Items' % item_count)
    pyplot.xlabel('Number of Partitions')
    pyplot.ylabel('Microseconds')
    pyplot.show()

Изменить: Решено сделать это сообщество wiki.

Примечание. METHODS следует, вероятно, накапливать с помощью декоратора, но я считаю, что людям было бы легче читать этот путь.

Ответ 4

sum(list_of_lists, []) это.

l = [['image00', 'image01'], ['image10'], []]
print sum(l,[]) # prints ['image00', 'image01', 'image10']

Ответ 5

Это решение работает для произвольной глубины вложенности, а не только для глубины "списка списков", для которой некоторые (все?) других решений ограничены:

def flatten(x):
    result = []
    for el in x:
        if hasattr(el, "__iter__") and not isinstance(el, basestring):
            result.extend(flatten(el))
        else:
            result.append(el)
    return result

Это рекурсия, которая допускает произвольное определение глубины - пока вы не нажмете максимальную глубину рекурсии, конечно...

Ответ 6

В Python 2.6, используя chain.from_iterable():

>>> from itertools import chain
>>> list(chain.from_iterable(mi.image_set.all() for mi in h.get_image_menu()))

Он избегает создания промежуточного списка.

Ответ 7

Результаты эффективности. Перераб.

import itertools
def itertools_flatten( aList ):
    return list( itertools.chain(*aList) )

from operator import add
def reduce_flatten1( aList ):
    return reduce(add, map(lambda x: list(x), [mi for mi in aList]))

def reduce_flatten2( aList ):
    return reduce(list.__add__, map(list, aList))

def comprehension_flatten( aList ):
    return list(y for x in aList for y in x)

Я сплющил 2-уровневый список из 30 предметов 1000 раз

itertools_flatten     0.00554
comprehension_flatten 0.00815
reduce_flatten2       0.01103
reduce_flatten1       0.01404

Сокращение всегда является плохим выбором.

Ответ 8

Кажется, есть смущение с operator.add! Когда вы добавляете два списка вместе, правильным термином для этого является concat, а не добавлять. operator.concat - это то, что вам нужно использовать.

Если вы думаете о функциональности, это так же просто, как это:

>>> list2d = ((1,2,3),(4,5,6), (7,), (8,9))
>>> reduce(operator.concat, list2d)
(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

Вы видите, что уменьшите уважение к типу последовательности, поэтому, когда вы поставляете кортеж, вы возвращаете кортеж. попробуйте со списком::

>>> list2d = [[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]
>>> reduce(operator.concat, list2d)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Ага, вы вернете список.

Как насчет производительности:

>>> list2d = [[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]
>>> %timeit list(itertools.chain.from_iterable(list2d))
1000000 loops, best of 3: 1.36 µs per loop

from_iterable довольно быстро! Но это не сравнение с уменьшением с concat.

>>> list2d = ((1,2,3),(4,5,6), (7,), (8,9))
>>> %timeit reduce(operator.concat, list2d)
1000000 loops, best of 3: 492 ns per loop

Ответ 9

Сверху моей головы вы можете устранить лямбда:

reduce(list.__add__, map(list, [mi.image_set.all() for mi in list_of_menuitems]))

Или даже устранить карту, поскольку у вас уже есть список-comp:

reduce(list.__add__, [list(mi.image_set.all()) for mi in list_of_menuitems])

Вы также можете просто выразить это как сумму списков:

sum([list(mi.image_set.all()) for mi in list_of_menuitems], [])

Ответ 10

Вот правильное решение с использованием списков (они отстают в вопросе):

>>> join = lambda it: (y for x in it for y in x)
>>> list(join([[1,2],[3,4,5],[]]))
[1, 2, 3, 4, 5]

В вашем случае это будет

[image for menuitem in list_of_menuitems for image in menuitem.image_set.all()]

или вы можете использовать join и сказать

join(menuitem.image_set.all() for menuitem in list_of_menuitems)

В любом случае, gotcha - это вложение контуров for.

Ответ 11

Вот версия, работающая для нескольких уровней списка с использованием collectons.Iterable:

import collections

def flatten(o, flatten_condition=lambda i: isinstance(i,
               collections.Iterable) and not isinstance(i, str)):
    result = []
    for i in o:
        if flatten_condition(i):
            result.extend(flatten(i, flatten_condition))
        else:
            result.append(i)
    return result

Ответ 12

Вы пытались сгладить? Из matplotlib.cbook.flatten(seq, scalarp =)?

l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*33

run("list(flatten(l))")
         3732 function calls (3303 primitive calls) in 0.007 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    0.007    0.007 <string>:1(<module>)
      429    0.001    0.000    0.001    0.000 cbook.py:475(iterable)
      429    0.002    0.000    0.003    0.000 cbook.py:484(is_string_like)
      429    0.002    0.000    0.006    0.000 cbook.py:565(is_scalar_or_string)
  727/298    0.001    0.000    0.007    0.000 cbook.py:605(flatten)
      429    0.000    0.000    0.001    0.000 core.py:5641(isMaskedArray)
      858    0.001    0.000    0.001    0.000 {isinstance}
      429    0.000    0.000    0.000    0.000 {iter}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}



l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*66

run("list(flatten(l))")
         7461 function calls (6603 primitive calls) in 0.007 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    0.007    0.007 <string>:1(<module>)
      858    0.001    0.000    0.001    0.000 cbook.py:475(iterable)
      858    0.002    0.000    0.003    0.000 cbook.py:484(is_string_like)
      858    0.002    0.000    0.006    0.000 cbook.py:565(is_scalar_or_string)
 1453/595    0.001    0.000    0.007    0.000 cbook.py:605(flatten)
      858    0.000    0.000    0.001    0.000 core.py:5641(isMaskedArray)
     1716    0.001    0.000    0.001    0.000 {isinstance}
      858    0.000    0.000    0.000    0.000 {iter}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}



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

run("list(flatten(l))")
         11190 function calls (9903 primitive calls) in 0.010 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    0.010    0.010 <string>:1(<module>)
     1287    0.002    0.000    0.002    0.000 cbook.py:475(iterable)
     1287    0.003    0.000    0.004    0.000 cbook.py:484(is_string_like)
     1287    0.002    0.000    0.009    0.000 cbook.py:565(is_scalar_or_string)
 2179/892    0.001    0.000    0.010    0.000 cbook.py:605(flatten)
     1287    0.001    0.000    0.001    0.000 core.py:5641(isMaskedArray)
     2574    0.001    0.000    0.001    0.000 {isinstance}
     1287    0.000    0.000    0.000    0.000 {iter}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}



l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*132

run("list(flatten(l))")
         14919 function calls (13203 primitive calls) in 0.013 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000    0.013    0.013 <string>:1(<module>)
     1716    0.002    0.000    0.002    0.000 cbook.py:475(iterable)
     1716    0.004    0.000    0.006    0.000 cbook.py:484(is_string_like)
     1716    0.003    0.000    0.011    0.000 cbook.py:565(is_scalar_or_string)
2905/1189    0.002    0.000    0.013    0.000 cbook.py:605(flatten)
     1716    0.001    0.000    0.001    0.000 core.py:5641(isMaskedArray)
     3432    0.001    0.000    0.001    0.000 {isinstance}
     1716    0.001    0.000    0.001    0.000 {iter}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler'

UPDATE Это дало мне еще одну идею:

l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*33

run("flattenlist(l)")
         564 function calls (432 primitive calls) in 0.000 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    133/1    0.000    0.000    0.000    0.000 <ipython-input-55-39b139bad497>:4(flattenlist)
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 <string>:1(<module>)
      429    0.000    0.000    0.000    0.000 {isinstance}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}



l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*66

run("flattenlist(l)")
         1125 function calls (861 primitive calls) in 0.001 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    265/1    0.001    0.000    0.001    0.001 <ipython-input-55-39b139bad497>:4(flattenlist)
        1    0.000    0.000    0.001    0.001 <string>:1(<module>)
      858    0.000    0.000    0.000    0.000 {isinstance}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}



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

run("flattenlist(l)")
         1686 function calls (1290 primitive calls) in 0.001 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    397/1    0.001    0.000    0.001    0.001 <ipython-input-55-39b139bad497>:4(flattenlist)
        1    0.000    0.000    0.001    0.001 <string>:1(<module>)
     1287    0.000    0.000    0.000    0.000 {isinstance}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}



l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*132

run("flattenlist(l)")
         2247 function calls (1719 primitive calls) in 0.002 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
    529/1    0.001    0.000    0.002    0.002 <ipython-input-55-39b139bad497>:4(flattenlist)
        1    0.000    0.000    0.002    0.002 <string>:1(<module>)
     1716    0.001    0.000    0.001    0.000 {isinstance}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}



l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*1320

run("flattenlist(l)")
         22443 function calls (17163 primitive calls) in 0.016 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
   5281/1    0.011    0.000    0.016    0.016 <ipython-input-55-39b139bad497>:4(flattenlist)
        1    0.000    0.000    0.016    0.016 <string>:1(<module>)
    17160    0.005    0.000    0.005    0.000 {isinstance}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}

Итак, чтобы проверить, насколько эффективно это происходит, когда рекурсивная становится глубже: насколько глубже?

l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*1320

new=[l]*33

run("flattenlist(new)")
         740589 function calls (566316 primitive calls) in 0.418 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
 174274/1    0.281    0.000    0.417    0.417 <ipython-input-55-39b139bad497>:4(flattenlist)
        1    0.001    0.001    0.418    0.418 <string>:1(<module>)
   566313    0.136    0.000    0.136    0.000 {isinstance}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}



new=[l]*66

run("flattenlist(new)")
         1481175 function calls (1132629 primitive calls) in 0.809 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
 348547/1    0.542    0.000    0.807    0.807 <ipython-input-55-39b139bad497>:4(flattenlist)
        1    0.002    0.002    0.809    0.809 <string>:1(<module>)
  1132626    0.266    0.000    0.266    0.000 {isinstance}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}



new=[l]*99

run("flattenlist(new)")
         2221761 function calls (1698942 primitive calls) in 1.211 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
 522820/1    0.815    0.000    1.208    1.208 <ipython-input-55-39b139bad497>:4(flattenlist)
        1    0.002    0.002    1.211    1.211 <string>:1(<module>)
  1698939    0.393    0.000    0.393    0.000 {isinstance}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}



new=[l]*132

run("flattenlist(new)")
         2962347 function calls (2265255 primitive calls) in 1.630 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
 697093/1    1.091    0.000    1.627    1.627 <ipython-input-55-39b139bad497>:4(flattenlist)
        1    0.003    0.003    1.630    1.630 <string>:1(<module>)
  2265252    0.536    0.000    0.536    0.000 {isinstance}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}



new=[l]*1320

run("flattenlist(new)")
         29623443 function calls (22652523 primitive calls) in 16.103 seconds

   Ordered by: standard name

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
6970921/1   10.842    0.000   16.069   16.069 <ipython-input-55-39b139bad497>:4(flattenlist)
        1    0.034    0.034   16.103   16.103 <string>:1(<module>)
 22652520    5.227    0.000    5.227    0.000 {isinstance}
        1    0.000    0.000    0.000    0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}

Я поставил "flattenlist". Я собираюсь использовать это, а не matploblib в течение долгого времени, если я не хочу, чтобы генератор доходности и быстрый результат были "сглажены" в matploblib.cbook

Это быстро.

  • И вот код

:

typ=(list,tuple)


def flattenlist(d):
    thelist = []
    for x in d:
        if not isinstance(x,typ):
            thelist += [x]
        else:
            thelist += flattenlist(x)
    return thelist

Ответ 13

Эта версия является генератором. Пусть это нужно, если вы хотите список.

def list_or_tuple(l):
    return isinstance(l,(list,tuple))
## predicate will select the container  to be flattened
## write your own as required
## this one flattens every list/tuple


def flatten(seq,predicate=list_or_tuple):        
    ## recursive generator 
    for i in seq:
        if predicate(seq):
            for j in flatten(i):
                yield j
        else:
            yield i

Вы можете добавить предикат, если хотите сгладить те, которые удовлетворяют условию

Взято из кулинарной книги python

Ответ 14

Из моего опыта, наиболее эффективным способом сглаживания списка списков является:

flat_list = []
map(flat_list.extend, list_of_list)

Некоторые сравнения времени с другими предлагаемыми методами:

list_of_list = [range(10)]*1000
%timeit flat_list=[]; map(flat_list.extend, list_of_list)
#10000 loops, best of 3: 119 µs per loop
%timeit flat_list=list(itertools.chain.from_iterable(list_of_list))
#1000 loops, best of 3: 210 µs per loop
%timeit flat_list=[i for sublist in list_of_list for i in sublist]
#1000 loops, best of 3: 525 µs per loop
%timeit flat_list=reduce(list.__add__,list_of_list)
#100 loops, best of 3: 18.1 ms per loop

Теперь, при увеличении количества подписчиков, коэффициент усиления эффективности появляется лучше:

list_of_list = [range(1000)]*10
%timeit flat_list=[]; map(flat_list.extend, list_of_list)
#10000 loops, best of 3: 60.7 µs per loop
%timeit flat_list=list(itertools.chain.from_iterable(list_of_list))
#10000 loops, best of 3: 176 µs per loop

И эти методы также работают с любым итерационным объектом:

class SquaredRange(object):
    def __init__(self, n): 
        self.range = range(n)
    def __iter__(self):
        for i in self.range: 
            yield i**2

list_of_list = [SquaredRange(5)]*3
flat_list = []
map(flat_list.extend, list_of_list)
print flat_list
#[0, 1, 4, 9, 16, 0, 1, 4, 9, 16, 0, 1, 4, 9, 16]

Ответ 15

Как насчет:

from operator import add
reduce(add, map(lambda x: list(x.image_set.all()), [mi for mi in list_of_menuitems]))

Но, Guido рекомендует не слишком много работать в одной строке кода, так как это уменьшает читаемость. Существует минимальное, если вообще возможно, увеличение производительности за счет выполнения того, что вы хотите в одной строке или нескольких строк.

Ответ 17

Если вам нужно выстроить более сложный список с не повторяемыми элементами или с глубиной более 2, вы можете использовать следующую функцию:

def flat_list(list_to_flat):
    if not isinstance(list_to_flat, list):
        yield list_to_flat
    else:
        for item in list_to_flat:
            yield from flat_list(item)

Он вернет объект генератора, который вы можете преобразовать в список с помощью функции list(). Обратите внимание, что yield from синтаксиса доступен начиная с python3.3, но вместо этого вы можете использовать явную итерацию.
Пример:

>>> a = [1, [2, 3], [1, [2, 3, [1, [2, 3]]]]]
>>> print(list(flat_list(a)))
[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]

Ответ 18

Если вы ищете встроенный, простой, однострочный, вы можете использовать:

a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]
b = [i[x] for i in a for x in range(len(i))]
print b

возвращает

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

Ответ 19

def flatten(items):
    for i in items:
        if hasattr(i, '__iter__'):
            for m in flatten(i):
                yield m
        else:
            yield i

Тест:

print list(flatten2([1.0, 2, 'a', (4,), ((6,), (8,)), (((8,),(9,)), ((12,),(10)))]))

Ответ 20

Если каждый элемент в списке является строкой (и любые строки внутри этих строк используют ", а не" ), вы можете использовать регулярные выражения (re module)

>>> flattener = re.compile("\'.*?\'")
>>> flattener
<_sre.SRE_Pattern object at 0x10d439ca8>
>>> stred = str(in_list)
>>> outed = flattener.findall(stred)

Вышеприведенный код преобразует in_list в строку, использует регулярное выражение для поиска всех подстрок внутри кавычек (т.е. каждого элемента списка) и выплевывает их как список.

Ответ 21

Простой альтернативой является использование numpy concatenate, но он преобразует содержимое в float:

import numpy as np
print np.concatenate([[1,2],[3],[5,89],[],[6]])
# array([  1.,   2.,   3.,   5.,  89.,   6.])
print list(np.concatenate([[1,2],[3],[5,89],[],[6]]))
# [  1.,   2.,   3.,   5.,  89.,   6.]

Ответ 22

Самый простой способ добиться этого в Python 2 или 3 - использовать библиотеку morph, используя pip install morph.

Код:

import morph

list = [[1,2],[3],[5,89],[],[6]]
flattened_list = morph.flatten(list)  # returns [1, 2, 3, 5, 89, 6]

Ответ 23

В Python 3.4 вы сможете:

[*innerlist for innerlist in outer_list]