list 是 Python 中使用最频繁的数据类型, 标准库里面有丰富的函数可以使用。
不过,如果把多维列表转换成一维列表(不知道这种需求多不多),还真不容易找到好用的函数,
要知道Ruby、Mathematica、Groovy中可是有flatten的啊。
如果列表是维度少的、规则的,还算好办
例如:
li=[[1,2],[3,4],[5,6]] print [j for i in li for j in i] #or from itertools import chain print list(chain(*li)) #or a=[[1,2],[3,4],[5,6]] t=[] [t.extend(i) for i in a] print t #or print sum(li,[])
对于复杂一些的,如:li=[1,[2],[[3]],[[4,[5],6]]],上面的方法就不好使了,得换个方法了,
从结构上看像是树状的,很容易联想到了目录的遍历,于是就有了下面的做法:
def flat(tree): res = [] for i in tree: if isinstance(i, list): res.extend(flat(i)) else: res.append(i) return res
另一种思路,嵌套列表无非就是有很多成对的方括号,一维的列表只有一对,把中间的去掉就行了,转换为字符串就好办了
def flatten(seq): s=str(seq).replace('[', '').replace(']', '') #当然也可以用正则 return [eval(x) for x in s.split(',') if x.strip()]
不过,这种做法对于列表中出现包含"["或"]"的字符串时就无能为力了,需要改进.
其他方法:
国外某论坛上见到的,同样是递归,一行搞定
flat=lambda L: sum(map(flat,L),[]) if isinstance(L,list) else [L]
下面这个方法用到Tkinter模块,在邮件列表看到的方法。估计很多同学还不知道它能办到吧,也算是python自带。注意,windows版的python都自带Tkinter模块的,linux默认则没有
from Tkinter import _flatten li=reduce(lambda *x:list(x),range(2,6),[1]) print li print _flatten(li) #Out: #[[[[[1], 2], 3], 4], 5] #(1, 2, 3, 4, 5) #对元组同样适用
还有一些第三方模块提供这样的功能,如sympy、numpy、pipe等
对于嵌套的元组,无需多说了吧,只需稍加改动就可以了
以上这篇PYTHON压平嵌套列表的简单实现就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通过使用pyenv、venv和Anaconda来管理不同的Python版本。1)使用pyenv管理多个Python版本:安装pyenv,设置全局和本地版本。2)使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。3)使用Anaconda管理数据科学项目中的Python版本。4)保留系统Python用于系统级任务。通过这些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,确保项目顺利运行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基于基于duetoc的iMplation,2)2)他们的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函数函数函数函数构成和稳定性构成和稳定性的操作,制造

数组的同质性对性能的影响是双重的:1)同质性允许编译器优化内存访问,提高性能;2)但限制了类型多样性,可能导致效率低下。总之,选择合适的数据结构至关重要。

到CraftCraftExecutablePythcripts,lollow TheSebestPractices:1)Addashebangline(#!/usr/usr/bin/envpython3)tomakethescriptexecutable.2)setpermissionswithchmodwithchmod xyour_script.3)

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,内存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero


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