


Wie kann ich eine Liste von Listen in Python effizient reduzieren?
Eine Liste von Listen reduzieren
Sie haben eine Liste von Listen und möchten diese in eine einzige, flache Liste umwandeln. Zum Beispiel könnten Sie Folgendes haben:
[ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9] ]
Und zielen darauf ab, Folgendes zu erhalten:
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Lösung
Ein verschachteltes Listenverständnis bietet eine elegante Lösung Lösung zum Reduzieren einer Liste von Listen:
flat_list = [x for xs in xss for x in xs]
Dieser Code iteriert über jede Unterliste in xss und seine Elemente, wobei die Ergebnisse in flat_list akkumuliert werden.
Alternativ können Sie mithilfe eines Listenverständnisses mit einem Join reduzieren oder die Funktion sum() verwenden:
flat_list = [j for i in xss for j in i] flat_list = sum(xss, []) # or sum(xss)
Leistung Vergleich
Obwohl diese Methoden gleichwertige Ergebnisse liefern, variiert ihre Leistung. Benchmarks zeigen, dass das Verständnis verschachtelter Listen deutlich schneller ist als die anderen Ansätze, insbesondere bei großen Eingabelisten.
Diese überlegene Leistung ergibt sich aus der Tatsache, dass das Listenverständnis einmal eine einzelne Liste generiert und jedes Element nur einmal kopiert. Im Gegensatz dazu erstellt die Join-basierte Methode zahlreiche Zwischenlisten, während der sum()-Ansatz eine komplexere Operation beinhaltet.
Rekursiver Ansatz
Wenn Ihre Liste Listen enthält Hat eine beliebige Verschachtelungstiefe, benötigen Sie möglicherweise einen rekursiven Ansatz für eine vollständige Reduzierung. Betrachten Sie die folgende Funktion:
def flatten_completely(xss): return [x for elem in xss for x in flatten_completely(elem) if not isinstance(x, list)] if isinstance(xss, list) else [xss]
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich eine Liste von Listen in Python effizient reduzieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
