Chuyển “danh sách các bộ giá trị” thành danh sách phẳng hoặc ma trận

Với Sqlite, lệnh "select..from" trả về "đầu ra" kết quả, được in ra (bằng python):

>>print output
[(12.2817, 12.2817), (0, 0), (8.52, 8.52)]

Nó dường như là một danh sách các bộ giá trị. Tôi muốn chuyển đổi "đầu ra" trong một mảng 1D đơn giản (= danh sách trong Python, tôi đoán):

[12.2817, 12.2817, 0, 0, 8.52, 8.52]

hoặc ma trận 2x3:

12.2817 12.2817
0          0 
8.52     8.52

được đọc qua "output [i] [j]"

Lệnh làm phẳng không thực hiện công việc cho tùy chọn đầu tiên và tôi không có ý tưởng cho tùy chọn thứ hai ... :)

Bạn có thể vui lòng cho tôi một gợi ý? Một số thứ nhanh sẽ tuyệt vời vì dữ liệu thực lớn hơn nhiều (đây chỉ là một ví dụ đơn giản).

Cho đến nay, giải pháp nhanh nhất (và ngắn nhất) đã được đăng:

list(sum(output, ()))

Nhanh hơn khoảng 50% so với itertoolsgiải pháp và nhanh hơn khoảng 70% so với mapgiải pháp.

Phương pháp hiểu danh sách hoạt động với các kiểu Lặp lại và nhanh hơn các phương pháp khác được hiển thị ở đây.

flattened = [item for sublist in l for item in sublist]

llà danh sách cần làm phẳng (được gọi outputtrong trường hợp của OP)

kiểm tra thời gian:

l = list(zip(range(99), range(99)))  # list of tuples to flatten

Danh sách hiểu

[item for sublist in l for item in sublist]

kết quả thời gian = 7,67 µs ± 129 ns mỗi vòng

Danh sách phương thức expand ()

flattened = []
list(flattened.extend(item) for item in l)

kết quả thời gian = 11 µs ± 433 ns mỗi vòng lặp

Tổng()

list(sum(l, ()))

kết quả thời gian = 24,2 µs ± 269 ns mỗi vòng lặp

Trong Python 2.7 và tất cả các phiên bản của Python3, bạn có thể sử dụng itertools.chainđể làm phẳng danh sách các tệp lặp. Với *cú pháp hoặc phương thức lớp.

>>> t = [ (1,2), (3,4), (5,6) ]
>>> t
[(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
>>> import itertools
>>> list(itertools.chain(*t))
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> list(itertools.chain.from_iterable(t))
[1, 2, 3, 4, 5, 6]

Cập nhật : Làm phẳng bằng cách sử dụng mở rộng nhưng không hiểu và không sử dụng danh sách làm trình lặp (nhanh nhất)

Sau khi kiểm tra câu trả lời tiếp theo cho câu trả lời này cung cấp giải pháp nhanh hơn thông qua khả năng hiểu danh sách với dual fortôi đã thực hiện một chút chỉnh sửa và bây giờ nó hoạt động tốt hơn, đầu tiên việc thực thi danh sách (...) đã kéo một phần trăm thời gian lớn, sau đó thay đổi danh sách khả năng hiểu cho một vòng lặp đơn giản cũng được cạo thêm một chút.

Giải pháp mới là:

l = []
for row in output: l.extend(row)

Lớn hơn:

Làm phẳng với bản đồ / mở rộng:

l = []
list(map(l.extend, output))

Làm phẳng bằng khả năng hiểu danh sách thay vì bản đồ

l = []
list(l.extend(row) for row in output)

một số thời gian cho phần mở rộng mới và cải tiến nhận được bằng cách xóa danh sách (...) cho [...]:

import timeit
t = timeit.timeit
o = "output=list(zip(range(1000000000), range(10000000))); l=[]"
steps_ext = "for row in output: l.extend(row)"
steps_ext_old = "list(l.extend(row) for row in output)"
steps_ext_remove_list = "[l.extend(row) for row in output]"
steps_com = "[item for sublist in output for item in sublist]"

print("new extend:      ", t(steps_ext, setup=o, number=10))
print("old extend w []: ", t(steps_ext_remove_list, setup=o, number=10))
print("comprehension:   ", t(steps_com, setup=o, number=10,))
print("old extend:      ", t(steps_ext_old, setup=o, number=10))

>>> new extend:       4.502427191007882
>>> old extend w []:  5.281140706967562
>>> comprehension:    5.54302118299529
>>> old extend:       6.840151469223201    

itertoolschuỗi sử dụng :

>>> import itertools
>>> list(itertools.chain.from_iterable([(12.2817, 12.2817), (0, 0), (8.52, 8.52)]))
[12.2817, 12.2817, 0, 0, 8.52, 8.52]

>>> flat_list = []
>>> nested_list = [(1, 2, 4), (0, 9)]
>>> for a_tuple in nested_list:
...     flat_list.extend(list(a_tuple))
... 
>>> flat_list
[1, 2, 4, 0, 9]
>>> 

bạn có thể dễ dàng di chuyển từ danh sách bộ sang danh sách đơn như được hiển thị ở trên.

Hoặc bạn có thể làm phẳng danh sách như sau:

reduce(lambda x,y:x+y, map(list, output))

Đây là những gì numpyđược tạo ra, cả từ cấu trúc dữ liệu, cũng như quan điểm tốc độ.

import numpy as np

output = [(12.2817, 12.2817), (0, 0), (8.52, 8.52)]
output_ary = np.array(output)   # this is your matrix 
output_vec = output_ary.ravel() # this is your 1d-array

Trong trường hợp danh sách lồng nhau tùy ý (chỉ trong trường hợp):

def flatten(lst):
    result = []
    for element in lst: 
        if hasattr(element, '__iter__'):
            result.extend(flatten(element))
        else:
            result.append(element)
    return result

>>> flatten(output)
[12.2817, 12.2817, 0, 0, 8.52, 8.52]