关于python：如何在不使用numpy的情况下将2d列表展平为1d？

how to flatten a 2D list to 1D without using numpy?

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我有一个列表如下：

1	[[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]]

我想把它压扁成[1,2,3,1,2,1,4,5,6,7]。

在不使用numpy的情况下，是否有一个轻量级函数来执行此操作？

不使用numpy(ndarray.flatten可以使用chain.from_iterable这是itertools.chain的备用构造函数：

1 2	>>> list(chain.from_iterable([[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]])) [1, 2, 3, 1, 2, 1, 4, 5, 6, 7]

也可以在python 2中使用reduce，在3中使用functools.reduce，这对短列表更有效(不要在长列表中使用)：

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In [4]: from functools import reduce # Python3

In [5]: reduce(lambda x,y :x+y ,[[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]])
Out[5]: [1, 2, 3, 1, 2, 1, 4, 5, 6, 7]

或者用operator.add代替lambda，速度稍微快一点：

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In [6]: from operator import add

In [7]: reduce(add ,[[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]])
Out[7]: [1, 2, 3, 1, 2, 1, 4, 5, 6, 7]

In [8]: %timeit reduce(lambda x,y :x+y ,[[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]])
789 ns ± 7.3 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

In [9]: %timeit reduce(add ,[[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]])
635 ns ± 4.38 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)

或者作为另一种方法，你可以使用列表理解：

1	[j for sub in [[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]] for j in sub]

基准：

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:~$ python -m timeit"from itertools import chain;chain.from_iterable([[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]])"
1000000 loops, best of 3: 1.58 usec per loop
:~$ python -m timeit"reduce(lambda x,y :x+y ,[[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]])"
1000000 loops, best of 3: 0.791 usec per loop
:~$ python -m timeit"[j for i in [[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]] for j in i]"
1000000 loops, best of 3: 0.784 usec per loop

@will's answer上使用sum的基准(其快速适用于短名单，但不适用于长名单)：

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:~$ python -m timeit"sum([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], [])"
1000000 loops, best of 3: 0.575 usec per loop
:~$ python -m timeit"sum([range(100),range(100)], [])"
100000 loops, best of 3: 2.27 usec per loop
:~$ python -m timeit"reduce(lambda x,y :x+y ,[range(100),range(100)])"
100000 loops, best of 3: 2.1 usec per loop