轉動非對稱的3維列表成列表的一個2維列表在python

Question

我有需要的形狀

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

，當變成numpy的陣列變得

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

列表所以要清楚，我有一個由2個列表組成的列表，每個列表都由列表組成

我想把它放在表格中

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

或

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

扁平化不起作用，因爲它只是給我的每個組件的列表，但我想保持列表以相同的組件連接在一起，使我有一個列表的列表結束。這將是不同大小的列表，所以我不認爲重塑功能也可以。

另一個問題是，在我給出的例子中，列表由相同的數字組成，但在我的實際代碼中它們是不同的數字，所以我不能簡單地告訴它將所有的特定數字每個列表。

我希望我清楚，如果沒有，我會嘗試和澄清

Answer 1

你可以使用兩個環路與list comprehension，它可以工作在lists和np.arrays：

l = [[1,1],[2,2,2]],[[3,3],[4,4],[5,5,5]] 
result = [i for sublist in l for i in sublist] 
print(result) 
[[1, 1], [2, 2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5, 5]] 

如果你不熟悉list comprehension你可以使用通常的循環（等效列表理解溶液）：

newlist = [] 
for sublist in l: 
    for i in sublist: 
     newlist.append(i) 

print(newlist) 
[[1, 1], [2, 2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5, 5]] 

編輯：

或者你可以使用np.concatenate或np.hstack爲@Divakar建議這是更可讀，但性能...：

In [225]: %timeit [i for sublist in l for i in sublist] 
1000000 loops, best of 3: 885 ns per loop 

In [227]: %timeit np.concatenate(l) 
100000 loops, best of 3: 4.12 us per loop 

In [226]: %timeit np.hstack(l) 
100000 loops, best of 3: 13.3 us per loop 

EDIT2

從@hpaulj評論，你可以使用itertools.chain(*l) tp實現呼叫list：

import itertools 
In [315]: list(itertools.chain(*l)) 
Out[315]: [[1, 1], [2, 2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5, 5]] 

In [317]: %timeit list(itertools.chain(*l)) 
1000000 loops, best of 3: 876 ns per loop 

所以結果幾乎與list comprension相同，可能會快一點。

Answer 2

你可以簡單地使用np.concatenate -

np.concatenate(input_list) 

採樣運行 -

In [19]: input_list = [[1,1],[2,2,2]],[[3,3],[4,4],[5,5,5]] 

In [20]: np.concatenate(input_list) 
Out[20]: array([[1, 1], [2, 2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5, 5]], dtype=object)