這期內容當中小編將會給大家?guī)碛嘘P怎么將不規(guī)則的Python多維數(shù)組拉平到一維，文章內容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
希望把它轉換成下面這種形式：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
其實這個非常簡單，我將分享三個一行式代碼來解決這個問題。
但如果是下面這種不規(guī)則的多維列表：
l = [[1, 2], [3, 4], [5, [6, 7, [8, 9]]], 10, [11, [12, 13, [14, 15, [16]]]]]
我們想將它拉平到一維列表：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]
又該怎么實現(xiàn)呢？
文末將演示通過遞歸或棧來實現(xiàn)深度優(yōu)先遍歷策略從而解決這個問題。
import numpy as np np.array(l).flatten().tolist()
結果：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
使用numpy數(shù)組拉平數(shù)組，其實很受限，一旦列表內部每個元素的長度不一致，numpy就不好使了：
l = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7], [8, 9, 10, 11]] np.array(l).flatten().tolist()
D:\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:2: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray
結果：
[[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7], [8, 9, 10, 11]]
這時我們可以通過python的itertools來實現(xiàn)高效的操作：
import itertools list(itertools.chain(*l))
結果：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
當然還有一種更高級的操作方法是直接使用sum函數(shù)：
sum(l, [])
結果：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
你可能一臉懵逼，為什么sum函數(shù)可以實現(xiàn)列表的拉平？下面我翻譯一下，這段代碼實際做了什么：
result = [] for i in l: result += i result
結果：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
例如，對于下面這個復雜的列表：
l = [[1, 2], [3, 4], [5, [6, 7, [8, 9]]], 10, [11, [12, 13, [14, 15, [16]]]]] l
結果：
[[1, 2], [3, 4], [5, [6, 7, [8, 9]]], 10, [11, [12, 13, [14, 15, [16]]]]]
這樣的列表，對于上面的方法來說已經都不好使了，這個時候怎么辦呢？
當然對于這種長度不長的列表，我們可以玩點小技巧：
重慶分公司
重慶分公司
list_str = str(l).replace("[", "").replace("]", "")
eval(f"[{list_str}]")結果：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]
當然，使用正則替換更佳：
import re
eval(re.sub("(?!^)\[|\](?!$)", "", str(l)))結果：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]
原理就是先將這個列表轉成普通的字符串，再將所有的[]字符都去掉，再轉成單維列表的字符串形式之后，用eval函數(shù)進行解析。但這種方式在列表足夠長的時候顯然是不合適的，會出現(xiàn)效率低下的問題。
下面我介紹一個正常的解決這個問題的辦法，那就是使用深度優(yōu)先遍歷策略來解決這個問題，當然如果你對拉平的結果沒有順序的要求還可以使用廣度優(yōu)先遍歷的策略。
深度優(yōu)先遍歷策略，最簡單直接的思路是使用遞歸來實現(xiàn)：
def flatten(items, result=[]): for item in items: if isinstance(item, list): flatten(item, result) else: result.append(item) result = [] flatten(l, result) result
結果：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]
雖然遞歸可能出現(xiàn)調用棧過多導致性能下降或程序掛掉，但Python可以借助生成器讓遞歸調用變成普通調用：
def flatten(items): for item in items: if isinstance(item, list): yield from flatten(item) else: yield item result = [e for e in flatten(l)] result
結果：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]
而如果我們想不使用遞歸或生成器類遞歸，可以直接借助一個棧來實現(xiàn)。
為了保證結果是原有的順序，我們把左端作為棧頂，而數(shù)組不適合刪除左端的數(shù)據(jù)，所以可以使用deque來作為棧。
首先，我們需要將原列表轉換為deque，下面是處理代碼：
from collections import deque stack = deque(l) result = [] while len(stack) != 0: item = stack.popleft() if isinstance(item, list): for e in reversed(item): stack.appendleft(e) else: result.append(item) result
結果：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]
如果我們將原列表作為一個右端為棧頂?shù)臈?，可以通過向結果左端插入數(shù)據(jù)來保持原有的順序：
from collections import deque stack = l.copy() result = deque() while len(stack) != 0: item = stack.pop() if isinstance(item, list): for e in item: stack.append(e) else: result.appendleft(item) result = list(result) result
結果：
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]
上述就是小編為大家分享的怎么將不規(guī)則的Python多維數(shù)組拉平到一維了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
