扁平列表如果子列表長度相同

Question

我有一個列表，如[[1,2], [3,4], [5,6], [7,8], [9,10]]。我想得到[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。

This question給出了一些非常好的平坦化列表的選項。給出的答案適用於變長子列表。儘管如此，我知道每個子列表具有相同的長度（特別是長度2）。

我想知道是否有可能利用均勻的子列表長度來改善我在鏈接到的問題中給出的答案。特別是，有沒有什麼比扁平化這個列表更好的比[item for sublist in l for item in sublist]？

編輯：作'更好'，我的意思是一個很長的名單更快。

編輯：

有一件事我沒有提到 - 我不關心扁平列表的順序（但我關心的多重度）

import timeit 
import itertools 
def f0(): 
    l=[[1,2]]*99 
    [item for sublist in l for item in sublist] 
def f1(): 
    l=[[1,2]]*99 
    list(itertools.chain.from_iterable(l)) 
def f2(): 
    l = [[1,2]]*99 
    z = map(list,zip(*l)) 
    z[0].extend(z[1]) 

print timeit.timeit("f0()", setup="from __main__ import f0, f1, f2", number=10000) 
print timeit.timeit("f1()", setup="from __main__ import f0, f1, f2", number=10000) 
print timeit.timeit("f2()", setup="from __main__ import f0, f1, f2", number=10000) 

產生輸出

0.13874912262 
0.103307008743 
0.10813999176 

我的zip函數可以更快完成嗎？

Answer 1

一點點時間建議名單理解是略高於itertools版本（短名單更快 - Hackaholic's answer提出相反是長期真名單）：

>>> import timeit 
>>> timeit.timeit("[item for sublist in a for item in sublist]", 
        setup="import itertools; a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]") 
1.7200839519500732 
>>> timeit.timeit("list(itertools.chain.from_iterable(a))", 
        setup="import itertools; a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]") 
2.0097079277038574 

迭代方法的主要優勢是，如果你能避免構建整個列表，遍歷chain.from_iterable的輸出，而不是把它傳遞給list常量ructor。

如果你對數組做操作和性能是一個重要的考慮因素，可以考慮使用numpy，這雖然不是標準庫的一部分，是多更快（一旦你的陣列）：

>>> import numpy as np 
>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]) 
>>> a 
array([[ 1, 2], 
     [ 3, 4], 
     [ 5, 6], 
     [ 7, 8], 
     [ 9, 10]]) 
>>> a.ravel() 
array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) 
>>> timeit.timeit("a.ravel()", 
        setup="import numpy as np; a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])") 
0.36390113830566406 

Answer 2

import itertools 
a = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8], [9,10]] 
list(itertools.chain.from_iterable(a)) 

輸出：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] 

現在這裏比較時序：對小名單

>>> timeit.timeit("list(itertools.chain.from_iterable(a))",setup='import itertools;a = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8], [9,10]]') 
0.9853601455688477 
>>> timeit.timeit("[ y for x in a for y in x]",setup='a = [[1,2], [3,4], [5,6], [7,8], [9,10]]') 
0.9124641418457031 

的大名單：

這裏的結果爲什麼迭代器者優先：

>>> timeit.timeit("list(itertools.chain.from_iterable(a))",setup='import itertools;a = zip(range(100),range(100))',number=1000000) 
8.213459014892578 
>>> timeit.timeit("[ y for x in a for y in x]",setup='a=zip(range(100),range(100))',number=1000000) 
12.833590984344482 

從小名單，list comprehension是好的，但對於大的，你需要使用iterators