扁平列表如果子列表长度相同

Question

我有一个列表，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给出了一些非常好的平坦化列表的选项。给出的答案适用于变长子列表。尽管如此，我知道每个子列表具有相同的长度（特别是长度2）。

我想知道是否有可能利用均匀的子列表长度来改善我在链接到的问题中给出的答案。特别是，有没有什么比扁平化这个列表更好的比[item for sublist in l for item in sublist]？

编辑：作'更好'，我的意思是一个很长的名单更快。

编辑：

有一件事我没有提到 - 我不关心扁平列表的顺序（但我关心的多重度）

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) 

产生输出

0.13874912262 
0.103307008743 
0.10813999176 

我的zip函数可以更快完成吗？

Answer 1

一点点时间建议名单理解是略高于itertools版本（短名单更快 - Hackaholic's answer提出相反是长期真名单）：

>>> 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 

迭代方法的主要优势是，如果你能避免构建整个列表，遍历chain.from_iterable的输出，而不是把它传递给list常量ructor。

如果你对数组做操作和性能是一个重要的考虑因素，可以考虑使用numpy，这虽然不是标准库的一部分，是多更快（一旦你的阵列）：

>>> 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)) 

输出：

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

现在这里比较时序：对小名单

>>> 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 

的大名单：

这里的结果为什么迭代器者优先：

>>> 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 

从小名单，list comprehension是好的，但对于大的，你需要使用iterators