[PYTHON] 파이썬 : "튜플 목록"을 1 개의 평면 목록 또는 1 개의 매트릭스로 변환합니다.

파이썬 : "튜플 목록"을 1 개의 평면 목록 또는 1 개의 매트릭스로 변환합니다.

Sqlite를 사용하면 "select..from"명령이 "output"결과를 반환합니다.이 결과는 (Python으로) 인쇄됩니다.

>>print output
[(12.2817, 12.2817), (0, 0), (8.52, 8.52)]

그것은 튜플리스트 인 것 같습니다. 나는 하나의 간단한 1D 배열 (= 파이썬에서의리스트)에서 "출력"을 변환하고 싶습니다.

[12.2817, 12.2817, 0, 0, 8.52, 8.52]

또는 2x3 매트릭스 :

12.2817 12.2817
0          0 
8.52     8.52

"output [i] [j]"를 통해 읽을 수 있습니다.

flatten 명령은 첫 번째 옵션에 대한 작업을 수행하지 않으며 두 번째 옵션에 대해서는 전혀 모르고 있습니다. :)

나에게 힌트를 주시겠습니까? 실제 데이터가 훨씬 커지면 빠를 수 있습니다 (여기에는 단순한 예가 있습니다).

고맙습니다.

해결법

1. ==============================

   1.지금까지 가장 빠른 (그리고 가장 짧은) 해결책이 게시되었습니다 :

   지금까지 가장 빠른 (그리고 가장 짧은) 해결책이 게시되었습니다 :

   list(sum(output, ()))
   

   itertools 솔루션보다 약 50 % 빠르며 맵 솔루션보다 약 70 % 빠릅니다.

2. ==============================

   2.Python 3에서는 * 구문을 사용하여 반복 가능한 목록을 평평하게 만들 수 있습니다.

   Python 3에서는 * 구문을 사용하여 반복 가능한 목록을 평평하게 만들 수 있습니다.

   >>> t = [ (1,2), (3,4), (5,6) ]
   >>> t
   [(1, 2), (3, 4), (5, 6)]
   >>> import itertools
   >>> list(itertools.chain(*t))
   [1, 2, 3, 4, 5, 6]
   >>> 
   

3. ==============================

   3.itertools 체인을 사용하십시오 :

   itertools 체인을 사용하십시오 :

   >>> import itertools
   >>> list(itertools.chain.from_iterable([(12.2817, 12.2817), (0, 0), (8.52, 8.52)]))
   [12.2817, 12.2817, 0, 0, 8.52, 8.52]
   

4. ==============================

   4.또는 다음과 같이 목록을 병합 할 수 있습니다.

   또는 다음과 같이 목록을 병합 할 수 있습니다.

   reduce(lambda x,y:x+y, map(list, output))
   

5. ==============================

   5.큰 배열의 합계 옵션보다 빠른 다른 옵션 :

   큰 배열의 합계 옵션보다 빠른 다른 옵션 :

   지도 / 확장으로 평면화 :

   l = []
   list(map(l.extend, output))
   

   지도 대신 목록 이해력으로 병합 (가장 빠름)

   l = []
   list(l.extend(row) for row in output)
   

6. ==============================

   6.

   >>> flat_list = []
   >>> nested_list = [(1, 2, 4), (0, 9)]
   >>> for a_tuple in nested_list:
   ...     flat_list.extend(list(a_tuple))
   ... 
   >>> flat_list
   [1, 2, 4, 0, 9]
   >>> 
   

   위에 표시된 것처럼 튜플 목록에서 단일 목록으로 쉽게 이동할 수 있습니다.

7. ==============================

   7.반복 가능한 유형으로 작동하는 목록 이해 방법은 여기에 나와있는 다른 방법보다 빠릅니다.

   반복 가능한 유형으로 작동하는 목록 이해 방법은 여기에 나와있는 다른 방법보다 빠릅니다.

   flattened = [item for sublist in l for item in sublist]
   

   l은 평평하게하는 목록입니다 (OP의 경우 출력이라고 함)

   l = list(zip(range(99), range(99)))  # list of tuples to flatten
   

   [item for sublist in l for item in sublist]
   

   시간 측정 결과 = 루프 당 7.67 μs ± 129 ns

   flattened = []
   list(flattened.extend(item) for item in l)
   

   시간 결과 = 루프 당 11 μs ± 433 ns

   list(sum(l, ()))
   

   시간 결과 = 루프 당 24.2 μs ± 269 ns

8. ==============================

   8.임의의 중첩 목록의 경우 (경우를 대비하여) :

   임의의 중첩 목록의 경우 (경우를 대비하여) :

   def flatten(lst):
       result = []
       for element in lst: 
           if hasattr(element, '__iter__'):
               result.extend(flatten(element))
           else:
               result.append(element)
       return result
   
   >>> flatten(output)
   [12.2817, 12.2817, 0, 0, 8.52, 8.52]
   

9. ==============================

   9.데이터 구조와 속도면에서 numpy가 만들어진 것입니다.

   데이터 구조와 속도면에서 numpy가 만들어진 것입니다.

   import numpy as np
   
   output = [(12.2817, 12.2817), (0, 0), (8.52, 8.52)]
   output_ary = np.array(output)   # this is your matrix 
   output_vec = output_ary.ravel() # this is your 1d-array
   

from https://stackoverflow.com/questions/10632839/python-transform-list-of-tuples-in-to-1-flat-list-or-1-matrix by cc-by-sa and MIT license