我正在尝试删除单个元素长度列表列表中最内层的嵌套。你知道一个相对简单的方法(转换为numpy数组很好)来得到:
[ [ [1],[2],[3],[4], [5] ], [ [6],[7],[8] ] , [ [11],[12] ] ]
到这个?:
[ [1,2,3,4,5 ] , [6,7,8] , [11,12] ]
此外,我正在尝试执行此操作的实际列表包含日期时间对象,而不是示例中的整数。最初的列表集合将有不同的长度。
或者,如果原始列表中存在nans,那么每个列表的长度都相同,只要输出列表中不存在nans就可以了。即。
[ [ [1],[2],[3],[4],[5] ], [ [6],[7],[8],[nan],[nan]] , [ [11],[12],[nan],[nan],[nan] ] ]
到此:
[ [1,2,3,4,5] , [6,7,8] , [11,12] ]
答案 0 :(得分:4)
如果嵌套始终一致,那么这很简单:
In [2]: import itertools
In [3]: nested = [ [ [1],[2],[3],[4], [5] ], [ [6],[7],[8] ] , [ [11],[12] ] ]
In [4]: unested = [list(itertools.chain(*sub)) for sub in nested]
In [5]: unested
Out[5]: [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], [11, 12]]
注意,利用add
列表的解决方案将为您提供O(n ^ 2)性能,其中n是在每个子列表中合并的子子列表的数量。
答案 1 :(得分:1)
>>> from operator import add
>>> lists = [ [ [1],[2],[3],[4], [5] ], [ [6],[7],[8] ] , [ [11],[12] ] ]
>>> [reduce(add, lst) for lst in lists]
[[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], [11, 12]]
这不是非常有效,因为每次调用add时它都会重建一个列表。
或者,您可以使用sum
或简单的列表理解,如其他答案中所示。
答案 2 :(得分:0)
试试这个:
l = [ [ [1],[2],[3],[4],[5] ],
[ [6],[7],[8], [None],[None]] ,
[ [11],[12],[None],[None],[None]] ]
l = [ [x[0] for x in s if x[0] is not None] for s in l]
答案 3 :(得分:0)
np.squeeze
怎么样?
从数组的形状中删除一维条目。
arr = [ [ [1],[2],[3],[4], [5] ], [ [6],[7],[8] ] , [ [11],[12] ] ]
>>> arr
[[[1], [2], [3], [4], [5]], [[6], [7], [8]], [[11], [12]]]
>>> [np.squeeze(i) for i in arr]
[array([1, 2, 3, 4, 5]), array([6, 7, 8]), array([11, 12])]
不一定是最内层(即独立于多少维度)维度。但是您的问题指定了“列表清单”
答案 4 :(得分:0)
在您的情况下,最里面的对象只有一个元素。您可以基于 index 访问该值,而不是使用其他一些功能。例如:
>>> [[y[0] for y in x] for x in my_list]
[[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], [11, 12]]
如果您的最内层列表可能包含多个元素,则可以执行以下操作:
>>> [[z for y in x for z in y] for x in my_list]
[[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], [11, 12]]
答案 5 :(得分:0)
如果你知道嵌套的级别,那么其中一个列表推导就很容易了。
In [129]: ll=[ [ [1],[2],[3],[4], [5] ], [ [6],[7],[8] ] , [ [11],[12] ] ]
In [130]: [[j[0] for j in i] for i in ll] # simplest
Out[130]: [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], [11, 12]]
如果标准只是删除嵌套的内层,无论它有多深,代码都需要更多考虑。我可能会尝试将其写为递归函数。
np.nan
(或None
)填充对列表版本没有帮助
In [131]: lln=[ [ [1],[2],[3],[4],[5] ], [ [6],[7],[8],[nan],[nan]] , [ [11],[12],[nan],[nan],[nan] ] ]
In [132]: [[j[0] for j in i if j[0] is not np.nan] for i in lln]
Out[132]: [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], [11, 12]]
填充确实让我们制作了一个3d数组,然后可以轻松地进行挤压:
In [135]: arr = np.array(lln)
In [136]: arr.shape
Out[136]: (3, 5, 1)
In [137]: arr = arr[:,:,0]
In [138]: arr
Out[138]:
array([[ 1., 2., 3., 4., 5.],
[ 6., 7., 8., nan, nan],
[ 11., 12., nan, nan, nan]])
但是有一个问题是如何删除那些nan
并创建不规则的子列表。
屏蔽数组可能让您使用二维数组而不会被这些nan
打扰:
In [141]: M = np.ma.masked_invalid(arr)
In [142]: M
Out[142]:
masked_array(data =
[[1.0 2.0 3.0 4.0 5.0]
[6.0 7.0 8.0 -- --]
[11.0 12.0 -- -- --]],
mask =
[[False False False False False]
[False False False True True]
[False False True True True]],
fill_value = 1e+20)
In [144]: M.sum(axis=1) # e.g. sublist sums
Out[144]:
masked_array(data = [15.0 21.0 23.0],
mask = [False False False],
fill_value = 1e+20)
从nan
中移除arr
可能是最简单的列表理解。值为float,因为np.nan
是浮点数。
In [153]: [[i for i in row if ~np.isnan(i)] for row in arr]
Out[153]: [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0], [11.0, 12.0]]
所以填充没有帮助。
如果填充符为None
,则数组将为对象dtype,它更接近字符中的嵌套列表。
In [163]: lln
Out[163]:
[[[1], [2], [3], [4], [5]],
[[6], [7], [8], [None], [None]],
[[11], [12], [None], [None], [None]]]
In [164]: arr=np.array(lln)[:,:,0]
In [165]: arr
Out[165]:
array([[1, 2, 3, 4, 5],
[6, 7, 8, None, None],
[11, 12, None, None, None]], dtype=object)
In [166]: [[i for i in row if i is not None] for row in arr]
Out[166]: [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], [11, 12]]
另一种数组方法是计算第二级有效元素的数量;压扁整个事物,然后split
。
递归函数:
def foo(alist):
if len(alist)==1:
return alist[0]
else:
return [foo(i) for i in alist if foo(i) is not None]
In [200]: ll=[ [ [1],[2],[3],[4], [5] ], [ [6],[7],[8] ] , [11], [[[12],[13]]]]
In [201]: foo(ll)
Out[201]: [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], 11, [[12], [13]]]
In [202]: lln=[ [ [1],[2],[3],[4],[5] ], [ [6],[7],[8],[None],[None]] , [ [11],[12],[None],[None],[None] ] ]
In [203]: foo(lln)
Out[203]: [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], [11, 12]]
它递减到列表长度为1的级别。它仍然是脆弱的,如果嵌套级别不同则行为不端。从概念上讲,它与@piRSquared's
回答非常相似。
答案 6 :(得分:0)
因为这个问题看起来很有趣! 我使用了一个递归函数,如果它只有一个值,则解压缩列表。
def make_singular(l):
try:
if len(l) == 1:
return l[0]
else:
return [make_singular(l_) for l_ in l]
except:
return l
nest = [ [ [1],[2],[3],[4], [5] ], [ [6],[7],[8] ] , [ [11],[12] ] ]
make_singular(nest)
[[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], [11, 12]]