Python 리스트 플래튼 사용 방법

[

Python 리스트 펼치기

[[조건]] This article provides a detailed explanation and step-by-step sample codes on how to flatten a list of lists in Python. The specific keyword to focus on is “python list flatten”.

How to Flatten a List of Lists With a for Loop

리스트 펼치기는 행렬과 같은 다차원 리스트를 일차원 리스트로 변환하는 작업을 의미합니다. 펼친 리스트는 다음과 같습니다.

matrix = [
    [9, 3, 8, 3],
    [4, 5, 2, 8],
    [6, 4, 3, 1],
    [1, 0, 4, 5]
]

flattened_list = [9, 3, 8, 3, 4, 5, 2, 8, 6, 4, 3, 1, 1, 0, 4, 5]

다차원 리스트를 펼치기 위해서는 다음과 같은 단계를 수행해야 합니다.

펼쳐진 데이터를 저장할 빈 리스트를 생성합니다.
원래의 리스트에서 각 내부 리스트 또는 서브리스트를 반복합니다.
현재 서브리스트의 모든 항목을 펼쳐진 데이터 리스트에 추가합니다.
펼쳐진 데이터를 포함한 결과 리스트를 반환합니다.

리스트 펼치는 방법은 여러 가지가 있습니다. 그 중에서도 가장 자연스럽고 읽기 쉬운 방법은 for 루프를 사용하는 것입니다. 또한, .extend() 메서드와 할당 연산자(+=)를 사용하여 펼쳐진 리스트에 항목을 추가할 수 있습니다.

예시로, 다음 코드는 for 루프와 .extend() 메서드를 사용하여 matrix의 각 요소를 flat_list에 추가하는 방법을 보여줍니다.

def flatten_extend(matrix):
    flat_list = []
    for row in matrix:
        flat_list.extend(row)
    return flat_list

해당 코드를 실행하면, 리스트 펼치기가 정상적으로 진행되는지 확인할 수 있습니다.

Using a Comprehension to Flatten a List of Lists

리스트 펼치기를 위해 list comprehension을 사용할 수도 있습니다. List comprehension은 간단하게 리스트의 각 요소를 변형하여 새로운 리스트를 만들 수 있는 기능입니다. 다음은 list comprehension을 사용하여 리스트 펼치기를 수행하는 예시입니다.

def flatten_comprehension(matrix):
    return [item for sublist in matrix for item in sublist]

위의 예시 코드는 리스트 matrix의 모든 서브리스트의 각 항목을 새로운 리스트에 추가합니다. 이때, item은 sublist의 각 항목을 나타냅니다. 해당 코드를 실행하면 list comprehension을 이용한 리스트 펼치기가 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다.

Flattening a List Using Standard-Library and Built-in Tools

리스트 펼치기를 위해 파이썬 표준 라이브러리와 내장 도구를 사용할 수도 있습니다. 다음은 itertools.chain(), functools.reduce(), sum()을 사용하여 리스트를 펼치는 예시입니다.

Chaining Iterables With itertools.chain()

itertools.chain() 함수를 사용하면 여러 iterable을 하나로 연결할 수 있습니다. 이를 이용하여 리스트를 펼칠 수 있습니다.

import itertools

def flatten_chain(matrix):
    return list(itertools.chain.from_iterable(matrix))

위의 예시 코드는 matrix의 각 서브리스트를 새로운 리스트에 연결하여 리스트 펼치기를 수행합니다. 해당 코드를 실행하면 itertools.chain()을 이용한 리스트 펼치기가 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다.

Concatenating Lists With functools.reduce()

functools.reduce() 함수는 list와 같은 iterable을 연속적으로 결합하여 하나의 결과값을 반환하는 기능을 제공합니다. 이를 이용하여 리스트를 펼칠 수 있습니다.

import functools

def flatten_reduce(matrix):
    return functools.reduce(lambda x, y: x + y, matrix)

위의 예시 코드는 matrix의 각 서브리스트를 계속해서 결합하여 리스트 펼치기를 수행합니다. 이때, lambda 함수를 사용하여 리스트를 결합합니다. 해당 코드를 실행하면 functools.reduce()를 이용한 리스트 펼치기가 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다.

Using sum() to Concatenate Lists

sum() 함수를 이용하여 리스트를 펼칠 수도 있습니다. sum() 함수는 숫자 리스트를 합산하는 기능을 제공하지만, 리스트를 결합하는 방법으로도 사용할 수 있습니다.

def flatten_sum(matrix):
    return sum(matrix, [])

위의 예시 코드는 matrix의 각 서브리스트를 계속해서 결합하여 리스트 펼치기를 수행합니다. 이때, sum() 함수의 두번째 인자로 빈 리스트([])를 지정하여 리스트를 결합합니다. 해당 코드를 실행하면 sum() 함수를 이용한 리스트 펼치기가 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다.

Considering Performance While Flattening Your Lists

리스트 펼치기 과정에서 성능을 고려해야 할 때가 있습니다. 특히, 대규모 데이터를 처리하는 경우에는 성능에 민감할 수 있습니다. 이때, itertools.chain()과 functools.reduce()를 사용하는 것이 가장 효율적입니다.

itertools.chain()은 내부적으로 C 언어로 구현되어 있어 속도적으로 큰 이점을 가지고 있습니다. 또한, functools.reduce()는 += 연산자보다 성능적으로 뛰어나므로 대규모 데이터 처리에 적합합니다.

그러나, 작은 크기의 데이터를 다루거나 읽기 쉬운 코드를 선호하는 경우에는 .extend() 메서드나 list comprehension을 사용하는 것이 더 적절할 수 있습니다.

Flattening Python Lists for Data Science With NumPy

NumPy는 고성능 수치 계산과 대규모 다차원 배열을 다루기 위한 파이썬 라이브러리입니다. NumPy를 사용하면 리스트 펼치기를 더욱 간단하게 수행할 수 있습니다.

import numpy as np

def flatten_numpy(matrix):
    return np.array(matrix).flatten().tolist()

위의 예시 코드는 matrix를 NumPy 배열로 변환한 후 flatten() 메서드를 사용하여 리스트를 펼칩니다. 이후, tolist() 메서드를 이용하여 다시 Pyhton 리스트로 변환합니다. 해당 코드를 실행하면 NumPy를 이용한 리스트 펼치기가 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다.

Conclusion

이번 튜토리얼에서는 Python에서 리스트 펼치기를 수행하는 방법을 상세히 알아보았습니다. 다양한 방법과 도구를 활용하여 리스트를 펼칠 수 있으며, 특정 상황에 따라서는 성능 측면을 고려해야 합니다.

리스트 펼치기는 데이터 가공 및 분석 작업에 유용한 기능이며, 관련된 개념과 사용법을 정확히 이해하는 것이 중요합니다.