在Python中将非对称3维列表转换为2维列表列表

Question

我有一个清单，形状

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

当变成一个numpy数组时

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

为了清楚起见，我有一个由2个列表组成的列表，每个列表都由列表组成

我想把它放在表格中

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

要么

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

flatten不起作用，因为它只给了我每个组件的列表，但是我想将具有相同组件的列表放在一起，以便最终得到列表列表。 这将是不同大小的列表，所以我也不认为重塑功能也可以。

另一个问题是，在我给的示例中，列表由相同的数字组成，但是在我的实际代码中，它们是不同的数字，因此我不能简单地告诉它将所有确定的数字都放入每个列表中。

我希望我很清楚，如果没有，我会尽力澄清

Answer 1

您可以简单地使用np.concatenate

np.concatenate(input_list)

样品运行-

In [19]: input_list = [[1,1],[2,2,2]],[[3,3],[4,4],[5,5,5]]

In [20]: np.concatenate(input_list)
Out[20]: array([[1, 1], [2, 2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5, 5]], dtype=object)

Answer 2

您可以对list comprehension使用两个循环，它既适用于lists又适用于np.arrays ：

l = [[1,1],[2,2,2]],[[3,3],[4,4],[5,5,5]]
result = [i for sublist in l for i in sublist]
print(result)
[[1, 1], [2, 2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5, 5]]

如果您不熟悉list comprehension ，则可以使用常规循环（等同于列表理解解决方案）：

newlist = []
for sublist in l:
    for i in sublist:
        newlist.append(i)

print(newlist)
[[1, 1], [2, 2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5, 5]]

编辑 ：

或者您可以使用np.concatenate或np.hstack如@Divakar所建议的那样，它们更具可读性，但性能...：

In [225]: %timeit [i for sublist in l for i in sublist]
1000000 loops, best of 3: 885 ns per loop

In [227]: %timeit np.concatenate(l)
100000 loops, best of 3: 4.12 us per loop

In [226]: %timeit np.hstack(l)
100000 loops, best of 3: 13.3 us per loop

EDIT2

从@hpaulj注释中，您可以使用itertools.chain(*l) tp实现与调用list ：

import itertools
In [315]: list(itertools.chain(*l))
Out[315]: [[1, 1], [2, 2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5, 5]]

In [317]: %timeit list(itertools.chain(*l))
1000000 loops, best of 3: 876 ns per loop

因此，结果与list comprension几乎相同，可能会更快一些。