如何在Python中执行此列表操作？这很棘手

假设我有以下列表：

[ [5, 44, 73] , [7, 21, 99], [1, 32, 100] ]

什么是最有效的方法将其转化为此列表

[ 5, 7, 1, 44, 21, 32, 73, 99, 100 ] 

请注意，我从每个人身上取第一个。然后是每个元素的第二个元素。 当然，这个函数需要使用X元素来完成

我试过了，但我的循环太多了，我觉得太长太复杂了

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谢谢。

只要所有子列表的长度相同：

>>> L1 =  [ [5, 44, 73] , [7, 21, 99], [1, 32, 100] ]
>>> L2 = []
>>> map(L2.extend, zip(*L1))
>>> L2
[5, 7, 1, 44, 21, 32, 73, 99, 100]

def flattener(nestedlist):
  if not nestedlist: return []
  return [ x for i in range(len(nestedlist[0]))
             for x in [sublist[i] for sublist in nestedlist]
         ]

lst = [[5, 44, 73] , [7, 21, 99], [1, 32, 100]]
list(reduce(lambda l, r: l + r, zip(*lst)))

比如说,

print flattener([ [5, 44, 73] , [7, 21, 99], [1, 32, 100] ])

准确地发出您想要的平面列表

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如果不是所有子列表都需要相同的长度，那么当一些子列表较长，一些子列表较短时，您希望发生什么情况。。。？如果需要考虑这种不平等性，则需要一个精确的规范。

这里有一个O^2解决方案，它假设所有内部数组的长度相同

parent = [ [5, 44, 73] , [7, 21, 99], [1, 32, 100] ]
final = []
for i in range(len(parent[0])):
    for x in range(len(parent)):
        final.append(parent[x][i])
print final # [5, 7, 1, 44, 21, 32, 73, 99, 100]

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只要所有子列表的长度相同：

def flattener(nestedlist):
  if not nestedlist: return []
  return [ x for i in range(len(nestedlist[0]))
             for x in [sublist[i] for sublist in nestedlist]
         ]

lst = [[5, 44, 73] , [7, 21, 99], [1, 32, 100]]
list(reduce(lambda l, r: l + r, zip(*lst)))

编辑：这将适用于不同长度的子列表：

lst = [[5, 44, 73, 23] , [7, 21, 99], [1, 32, 100]]
list(filter(lambda p: p is not None, reduce(lambda x, y: x + y, map(None, *lst))))

如果您需要不同长度的列表：

import itertools
[x for x in itertools.chain(*itertools.izip_longest(*L1)) if x is not None]

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第二个深度的简单列表理解：

>>> L = [ [5, 44, 73] , [7, 21, 99], [1, 32, 100] ]
>>> [x for li in zip(*L) for x in li]
[5, 7, 1, 44, 21, 32, 73, 99, 100]

很好。如果子列表长度不均匀，则表示以下内容就不那么优雅：

>>> L = [ [5, 44, 73] , [7], [1, 32, 100, 101] ]
>>> [li[idx] for idx in xrange(max(map(len, L))) for li in L if idx < len(li)]
[5, 7, 1, 44, 32, 73, 100, 101]

>>L=[[5,44,73]，[7]，[1,32,100,101]]
>>>[li[idx]表示X范围内的idx（如果idx

这些解决方案的复杂性为O（n），其中n是元素的总数。

“一行”！=“蟒蛇”

仅仅为了在一行中实现for循环而使用列表理解是不好的。保存列表表达式或生成器表达式，以便在需要表达式结果时使用。在我看来，最清晰、最具Python风格的是（对于长度相等的子列表）：

当然你可以这样写：

[ L2.extend(nextitems) for nextitems in zip(*L1) ]

但这会生成一个

[None，None，…]

列表，只要每个子列表中的项目数相同，因为

extend（）

返回None。那么我们用这个列表做什么呢？没有，所以它会被立即丢弃。但是读者在意识到这个列表是为了在每个创建的子列表上运行

extend（）

而“构建”的之前，必须先看一下这个列表

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Pythonicness是通过使用zip和*L1将L的子列表作为args传递给zip得到的。列表理解通常也被认为是python式的，但当它们用于创建事物列表时，不是作为for循环的聪明快捷方式。

你能保证所有内部数组的长度都相同吗？嗯，不是真的。。在不使用返回值的情况下使用map被认为是非常糟糕的做法……但它会使代码更短：）或者：list（itertools.chain（*zip（*L1）））这具有纯功能性的优点。。。如果你对这类事情感兴趣。@Phil:我的答案和你的评论同时发布了Phil:它怎么能起作用，它依赖于map-1的副作用来表示“我在范围内（len（listvar））：”-use“for元素在listvar:”。你道歉的O（n^2）部分在哪里？保罗，你说得对，这个成语的精髓在于zip（）和*param；map（）使它成为一个单行程序，但它给了我们这个问题，并从extend（）返回。我不是在一行（实际上是在二级语言的初始化中的两行）上下了很多功夫，而是在函数式编程和强大的内置列表/可移植特性的混合上下功夫，但正如所说的，在这个特殊的用法中并不是很像pythonic+祝你好运！我发现Paul的方法比map更快，但用过滤器代替map更快。这是我最喜欢的答案。是的，使用for循环多次执行操作；为什么使用

map（）

或

filter（）

？顺便说一下，在Python2.x中，您可能希望使用

itertools.izip（）

而不是

zip（）

。-1:

reduce

很少是最有效的。你有没有对照其他答案来衡量一下这是否是最有效的？-1：导入操作员；list（reduce（operator.add，zip（*lst）））operator.add将比lambda更快

>>> L1 =  [ [5, 44, 73] , [7, 21, 99], [1, 32, 100] ]
>>> L2 = list(sum(zip(*L1), ()))
>>> L2
[5, 7, 1, 44, 21, 32, 73, 99, 100]