


Comment pouvons-nous aplatir efficacement des listes arbitrairement imbriquées en Python ?
Aplatissement arbitraire des listes imbriquées
Les listes imbriquées, avec différents niveaux de profondeur, présentent un défi en les réduisant à une seule dimension. Bien qu'il existe de nombreuses solutions pour aplatir les listes superficielles, beaucoup ont du mal avec les listes irrégulièrement imbriquées, telles que [[[1, 2, 3], [4, 5]], 6].
Le système récursif Approche
Une approche, comme mentionné dans la question, implique la récursion :
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
Cet algorithme itère à travers la liste, en aplatissant de manière récursive toutes les listes imbriquées et en ajoutant des éléments non itérables au résultat.
Fonctions de générateur pour une lisibilité et des performances améliorées
Les fonctions de générateur offrent une approche alternative qui peut améliorer à la fois la lisibilité et l'efficacité de notre processus d'aplatissement.
Python 2
from collections import Iterable def flatten(xs): for x in xs: if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, basestring): for item in flatten(x): yield item else: yield x
Python 3
from collections.abc import Iterable def flatten(xs): for x in xs: if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, (str, bytes)): yield from flatten(x) else: yield x
Dans Python 3, l'opérateur rendement de renvoie commodément les éléments des générateurs imbriqués de manière séquentielle, tandis que dans Python 2 , nous parcourons explicitement les sous-générateurs.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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