Как легко выровнять список в Питоне?
Как сделать список плоским в Python
Иногда при работе с данными у вас может быть список из вложенных списков. Одна из общих операций - сделать плоским этот список в одномерный список в Python. Сделать список плоским означает преобразовать многомерный список, такой как матрица, в одномерный список.
Чтобы лучше проиллюстрировать, что значит сделать список плоским, предположим, у вас есть следующая матрица числовых значений:
Python
>>> matrix = [... [9, 3, 8, 3],... [4, 5, 2, 8],... [6, 4, 3, 1],... [1, 0, 4, 5],... ]Переменная matrix содержит список в Python, который содержит четыре вложенных списка. Каждый вложенный список представляет собой строку в матрице. Строки содержат по четыре элемента или числа. Теперь предположим, что вы хотите преобразовать эту матрицу в следующий список:
Python
[9, 3, 8, 3, 4, 5, 2, 8, 6, 4, 3, 1, 1, 0, 4, 5]Каким образом можно сделать список плоским и получить одномерный список, как показано выше? В этом руководстве вы узнаете, как сделать это в Python.
Как сделать список из списков плоским с помощью for Loop
Как можно сделать список из списков плоским в Python? В общем случае, чтобы сделать список из списков плоским, вы можете выполнить следующие шаги явно или неявно:
- Создать новый пустой список для хранения плоских данных.
- Итерироваться по каждому вложенному списку или подсписку в исходном списке.
- Добавить каждый элемент из текущего подсписка в список плоских данных.
- Вернуть полученный список с плоскими данными.
Чтобы продолжить с примером matrix, вот как вы бы перевели эти шаги в Python-код, используя цикл for и метод .extend():
Python
>>> def flatten_extend(matrix):... flat_list = []... for row in matrix:... flat_list.extend(row)... return flat_list...Внутри flatten_extend() вы сначала создаете новый пустой список с именем flat_list. Вы будете использовать этот список для хранения плоских данных, когда вы извлекаете их из matrix. Затем вы запускаете цикл для итерации по внутренним спискам из matrix. В этом примере вы используете имя row, чтобы представить текущий вложенный список.
На каждой итерации вы используете .extend(), чтобы добавить содержимое текущего подсписка в flat_list. Этот метод принимает итерируемый объект в качестве аргумента и добавляет его элементы в конец целевого списка.
Теперь запустите следующий код, чтобы проверить, что ваша функция выполняет свою работу:
>>> flattened = flatten_extend(matrix)>>> print(flattened)[9, 3, 8, 3, 4, 5, 2, 8, 6, 4, 3, 1, 1, 0, 4, 5]Этот код вызывает функцию flatten_extend() с matrix в качестве аргумента и сохраняет результат в переменной flattened. Затем он печатает результат, который должен быть плоским списком, как показано выше.
![How to Flatten a List of Lists in Lists_Watermarked.2f9407737589.jpg)
Использование компрехеншена для преобразования списка из списков плоским
Кроме цикла for и метода .extend(), вы также можете использовать компрехеншен для создания плоского списка. Компрехеншен - это краткий способ создать новый список на основе существующего списка по определенным правилам.
В случае списка из списков можно использовать компрехеншен для перебора внешнего списка и всех его внутренних списков. Вы можете использовать вложенный компрехеншен, чтобы перебрать элементы внутренних списков и добавить их в новый плоский список.
Вот как выглядит компрехеншен для создания плоского списка из matrix:
>>> def flatten_comprehension(matrix):... return [item for sublist in matrix for item in sublist]...Сначала вы определяете функцию flatten_comprehension(), которая принимает matrix в качестве аргумента. Затем вы возвращаете новый список, созданный с помощью компрехеншена.
Компрехеншен начинается с двух вложенных циклов: первый цикл перебирает внешний список (matrix), а второй цикл перебирает внутренние списки (sublist). Для каждого элемента внутреннего списка вы добавляете его в новый плоский список.
Проверьте следующий код, чтобы убедиться, что ваша функция работает правильно:
>>> flattened = flatten_comprehension(matrix)>>> print(flattened)[9, 3, 8, 3, 4, 5, 2, 8, 6, 4, 3, 1, 1, 0, 4, 5]Как и раньше, этот код вызывает функцию flatten_comprehension() с matrix в качестве аргумента и печатает результат, который должен быть плоским списком.
Преобразование списка с использованием стандартных и встроенных инструментов
Помимо цикла for и компрехеншена, в Python также есть несколько стандартных и встроенных инструментов, которые можно использовать для преобразования списка из списков плоским.
Объединение итерируемых объектов с помощью itertools.chain()
Модуль itertools в Python предоставляет полезные инструменты для работы с итераторами и итерируемыми объектами. Один из таких инструментов - chain(), который может совмещать несколько итерируемых объектов в один.
Чтобы преобразовать список из списков в плоский список с помощью chain(), вам нужно сначала импортировать его из модуля itertools. Затем вы можете передать исходный список в chain() в качестве аргумента, чтобы объединить все его внутренние списки в один.
Пример применения chain() для преобразования matrix в плоский список:
>>> from itertools import chain>>>>>> def flatten_chain(matrix):... return list(chain(*matrix))...В этом примере вы определяете функцию flatten_chain() и импортируете chain из itertools. Затем вы вызываете chain(*matrix), чтобы объединить все внутренние списки из matrix в один итерируемый объект. Наконец, вы используете list() для преобразования итерируемого объекта в плоский список.
Проверьте следующий код, чтобы убедиться, что ваша функция работает правильно:
>>> flattened = flatten_chain(matrix)>>> print(flattened)[9, 3, 8, 3, 4, 5, 2, 8, 6, 4, 3, 1, 1, 0, 4, 5]Код вызывает функцию flatten_chain() с matrix в качестве аргумента и печатает результат, который должен быть плоским списком.
Конкатенация списков с использованием functools.reduce()
Модуль functools в Python предоставляет функции высшего порядка, которые можно использовать для работы с функциями. Один из таких инструментов - reduce(), который позволяет применять функцию и последовательно объединять элементы последовательности.
Чтобы преобразовать список из списков в плоский список с помощью reduce(), вам нужно сначала импортировать его из модуля functools. Затем вы можете передать исходный список и функцию объединения в reduce(), чтобы последовательно объединять внутренние списки в один.
Пример применения reduce() для преобразования matrix в плоский список:
>>> from functools import reduce>>>>>> def flatten_reduce(matrix):... return reduce(lambda x, y: x + y, matrix)...В этом примере вы определяете функцию flatten_reduce() и импортируете reduce из functools. Затем вы вызываете reduce() с лямбда-функцией, которая принимает два аргумента и выполняет конкатенацию. Функция reduce() последовательно объединяет внутренние списки из matrix, используя переданную лямбда-функцию.
Проверьте следующий код, чтобы убедиться, что ваша функция работает правильно:
>>> flattened = flatten_reduce(matrix)>>> print(flattened)[9, 3, 8, 3, 4, 5, 2, 8, 6, 4, 3, 1, 1, 0, 4, 5]Код вызывает функцию flatten_reduce() с matrix в качестве аргумента и печатает результат, который должен быть плоским списком.
Использование sum() для объединения списков
Функция sum() в Python обычно используется для вычисления суммы чисел. Однако, если передать список списков в sum(), она будет выполнять объединение вместо сложения.
Чтобы преобразовать список из списков в плоский список с помощью sum(), вы просто передаете его в sum() в качестве аргумента. Эта функция сложит все внутренние списки из matrix в один список.
Пример использования sum() для преобразования matrix в плоский список:
>>> def flatten_sum(matrix):... return sum(matrix, [])...В этом примере вы определяете функцию flatten_sum(). Внутри функции вы вызываете sum() с matrix в качестве аргумента и пустым списком [] в качестве начального значения. При использовании пустого списка в качестве начального значения sum() будет выполнять объединение списков в плоский список.
Проверьте следующий код, чтобы убедиться, что ваша функция работает правильно:
>>> flattened = flatten_sum(matrix)>>> print(flattened)[9, 3, 8, 3, 4, 5, 2, 8, 6, 4, 3, 1, 1, 0, 4, 5]Код вызывает функцию flatten_sum() с matrix в качестве аргумента и печатает результат, который должен быть плоским списком.
Рассмотрение производительности при преобразовании ваших списков
При преобразовании списка из списков в плоский список важно учитывать производительность. Каждый из представленных выше подходов имеет свои особенности и может иметь различное время выполнения в зависимости от размера и сложности исходного списка.
Обычно itertools.chain() является наиболее эффективным вариантом, так как он не создает новый список и выполняет объединение на лету. Однако, для маленьких списков разница в производительности может быть незначительной.
Если вам нужно преобразовать большие списки или работать с высокоэффективными алгоритмами, то itertools.chain() может быть предпочтительным выбором.
Преобразование списков в Python для анализа данных с помощью NumPy
NumPy - это библиотека Python для работы с массивами и матрицами. Она обеспечивает высокую производительность и может быть очень полезна при работе с данными.
Чтобы преобразовать список из списков в плоский список для анализа данных с помощью NumPy, вы можете использовать функцию numpy.flatten(). Эта функция преобразует многомерные массивы в одномерные.
Вот пример использования numpy.flatten() для преобразования matrix в плоский список:
>>> import numpy as np>>>>>> def flatten_numpy(matrix):... return np.array(matrix).flatten().tolist()...В этом примере вы импортируете NumPy, определяете функцию flatten_numpy() и вызываете np.array(matrix).flatten().tolist(). Сначала вы преобразуете matrix в массив NumPy с помощью np.array(), затем используете .flatten(), чтобы сделать его одномерным, и, наконец, преобразуете его обратно в плоский список с помощью .tolist().
Проверьте следующий код, чтобы убедиться, что ваша функция работает правильно:
>>> flattened = flatten_numpy(matrix)>>> print(flattened)[9, 3, 8, 3, 4, 5, 2, 8, 6, 4, 3, 1, 1, 0, 4, 5]Код вызывает функцию flatten_numpy() с matrix в качестве аргумента и печатает результат, который должен быть плоским списком.
Заключение
В этой статье вы узнали несколько способов сделать список из списков плоским в Python. Вы использовали цикл for, компрехеншен, стандартные инструменты и библиотеку NumPy для преобразования ваших списков.
Каждый из этих способов имеет свои преимущества и недостатки, поэтому выбор наиболее подходящего способа зависит от ваших потребностей и требований производительности.
Теперь, когда вы знаете, как сделать список плоским в Python, вы можете применить эти знания в своих проектах и работе с данными.
