list of list flatten

리스트 안에 리스트가 있는 경우, 1차원으로 다시 펴야할 경우가 존재!
이럴 경우에 사용할 수 있는 방법들을 작성



In [25]:

    
list_of_lists = [[1, 2], [3, 4]]

1. 그냥 for문 2중처리



In [30]:

    
result1 = []
for x in list_of_lists:
    for j in x :
        result1.append(j)
print(result1)









    



[1, 2, 3, 4]

2. for문을 list comprehension



In [31]:

    
[y for x in list_of_lists for y in x]
# 이해하기 어려우면 아래를 참고!









    Out[31]:





[1, 2, 3, 4]



In [32]:

    
for x in list_of_lists:
    print(x)









    



[1, 2]
[3, 4]



In [33]:

    
for x in list_of_lists:
    for y in x:
        print(y)

3. extend를 활용



In [35]:

    
result = []
for item in list_of_lists:
        result.extend(item)
print(result)









    



[1, 2, 3, 4]

4. itertools.chain()



In [1]:

    
def chain(*iterables):
    # chain('ABC', 'DEF') --> ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
    for it in iterables:
        for element in it:
            yield element



In [3]:

    
import itertools
list(itertools.chain(list_of_lists))









    Out[3]:





[[1, 2], [3, 4]]



In [5]:

    
# 앞에 *(asterisk)을 붙여주면 우리가 원하는 값이 나옴
list(itertools.chain(*list_of_lists))









    Out[5]:





[1, 2, 3, 4]

*에 대한 자세한 설명



In [8]:

    
# from_iterble을 사용하면 더 쉽게 사용가능
list(itertools.chain.from_iterable(list_of_lists))









    Out[8]:





[1, 2, 3, 4]

5. sum 활용



In [36]:

    
sum(list_of_lists, [])









    Out[36]:





[1, 2, 3, 4]

6. numpy 활용



In [38]:

    
import numpy as np
list_of_lists = [[x, 0] for x in range(10000)]



In [41]:

    
n_lol = np.array(list_of_lists)









    Out[41]:





array([[   0,    0],
       [   1,    0],
       [   2,    0],
       ..., 
       [9997,    0],
       [9998,    0],
       [9999,    0]])



In [45]:

    
n_lol.reshape(-1)
# 1000000 loops, best of 3: 820 ns per loop









    Out[45]:





array([   0,    0,    1, ...,    0, 9999,    0])



In [46]:

    
n_lol.flatten()
# 1000000 loops, best of 3: 1 µs per loop









    Out[46]:





array([   0,    0,    1, ...,    0, 9999,    0])

결론 : 배열에 모두 같은 형태의 데이터라면 numpy 사용!



In [47]:

    
from itertools import chain
list_of_lists = [[x, 0] for x in range(10000)]

%timeit list(chain(*list_of_lists))
# 1000 loops, best of 3: 491 µs per loop

%timeit list(chain.from_iterable(list_of_lists))
# 1000 loops, best of 3: 429 µs per loop
    
%timeit [y for x in list_of_lists for y in x]
# 1000 loops, best of 3: 725 µs per loop
    
%timeit sum(list_of_lists, [])
# 1 loop, best of 3: 211 ms per loop









    



100 loops, best of 3: 745 µs per loop
1000 loops, best of 3: 660 µs per loop
1000 loops, best of 3: 1.12 ms per loop
1 loop, best of 3: 358 ms per loop



In [ ]: