Pythonのリストのリストから単純なリストを作成するショートカットはあるのでしょうか。

forループでそれを行うことができますが、いくつかのクールな「ワンライナー」があるのでしょうか？で試しましたreduce()が、エラーになります。

コード

l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
reduce(lambda x, y: x.extend(y), l)

エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "<stdin>", line 1, in <lambda>
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'extend'

リストのリストを考えるとl、

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

つまり：

flat_list = []
for sublist in l:
    for item in sublist:
        flat_list.append(item)

これまでに投稿されたショートカットよりも高速です。（lはフラット化するリストです。）

これが対応する関数です：

flatten = lambda l: [item for sublist in l for item in sublist]

証拠としてtimeit、標準ライブラリのモジュールを使用できます。

$ python -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' '[item for sublist in l for item in sublist]'
10000 loops, best of 3: 143 usec per loop
$ python -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' 'sum(l, [])'
1000 loops, best of 3: 969 usec per loop
$ python -mtimeit -s'l=[[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]*99' 'reduce(lambda x,y: x+y,l)'
1000 loops, best of 3: 1.1 msec per loop

説明：（での+暗黙の使用を含む）に基づくショートカットsumは、O(L**2)Lサブリストがある場合に必要です-中間結果リストが長くなり続けるため、各ステップで新しい中間結果リストオブジェクトが割り当てられ、すべてのアイテム前の中間結果でコピーする必要があります（最後に追加されたいくつかの新しい結果も同様）。したがって、単純化のために、一般性を実際に失うことなく、それぞれにIアイテムのLサブリストがあるとします。最初のIアイテムはL-1回、2番目のIアイテムはL-2回、というようにコピーされます。コピーの総数は、1からLまでのxのxの合計のI倍I * (L**2)/2です。つまり、です。

リスト内包は、1つのリストを1回だけ生成し、各項目を（元の居住地から結果リストに）正確に1回だけコピーします。

使用できますitertools.chain()：

import itertools
list2d = [[1,2,3], [4,5,6], [7], [8,9]]
merged = list(itertools.chain(*list2d))

またはitertools.chain.from_iterable()、*演算子を使用してリストを解凍する必要がないものを使用できます。

import itertools
list2d = [[1,2,3], [4,5,6], [7], [8,9]]
merged = list(itertools.chain.from_iterable(list2d))

著者からの注記：これは非効率的です。しかし、モノイドは素晴らしいので、楽しいです。これは本番Pythonコードには適していません。

>>> sum(l, [])
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

これは、最初の引数で渡されたイテラブルの要素を合計し、2番目の引数を合計の初期値として扱います（指定されていない0場合は代わりに使用され、この場合はエラーが発生します）。

ネストされたリストを加算しているので、あなたが実際に取得[1,3]+[2,4]した結果、sum([[1,3],[2,4]],[])に等しいです、[1,3,2,4]。

リストのリストでのみ機能することに注意してください。リストのリストのリストについては、別のソリューションが必要になります。

私はほとんどの提案されたソリューションをperfplot（私のペットプロジェクト、本質的にはラッパーtimeit）でテストし、

functools.reduce(operator.iconcat, a, [])

多数の小さなリストと少数の長いリストが連結されている場合の両方で、最速のソリューションになります。（operator.iadd同様に高速です。）

プロットを再現するコード：

import functools
import itertools
import numpy
import operator
import perfplot


def forfor(a):
    return [item for sublist in a for item in sublist]


def sum_brackets(a):
    return sum(a, [])


def functools_reduce(a):
    return functools.reduce(operator.concat, a)


def functools_reduce_iconcat(a):
    return functools.reduce(operator.iconcat, a, [])


def itertools_chain(a):
    return list(itertools.chain.from_iterable(a))


def numpy_flat(a):
    return list(numpy.array(a).flat)


def numpy_concatenate(a):
    return list(numpy.concatenate(a))


perfplot.show(
    setup=lambda n: [list(range(10))] * n,
    # setup=lambda n: [list(range(n))] * 10,
    kernels=[
        forfor,
        sum_brackets,
        functools_reduce,
        functools_reduce_iconcat,
        itertools_chain,
        numpy_flat,
        numpy_concatenate,
    ],
    n_range=[2 ** k for k in range(16)],
    xlabel="num lists (of length 10)",
    # xlabel="len lists (10 lists total)"
)

from functools import reduce #python 3

>>> l = [[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]
>>> reduce(lambda x,y: x+y,l)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

extend()例のメソッドはx、有用な値（reduce()期待値）を返す代わりに変更します。

reduceバージョンを実行するより速い方法は

>>> import operator
>>> l = [[1,2,3],[4,5,6], [7], [8,9]]
>>> reduce(operator.concat, l)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Djangoを使用する場合は、ホイールを再発明しないでください。

>>> from django.contrib.admin.utils import flatten
>>> l = [[1,2,3], [4,5], [6]]
>>> flatten(l)
>>> [1, 2, 3, 4, 5, 6]

... パンダ：

>>> from pandas.core.common import flatten
>>> list(flatten(l))

... Itertools：

>>> import itertools
>>> flatten = itertools.chain.from_iterable
>>> list(flatten(l))

... Matplotlib

>>> from matplotlib.cbook import flatten
>>> list(flatten(l))

... ユニパス：

>>> from unipath.path import flatten
>>> list(flatten(l))

... Setuptools：

>>> from setuptools.namespaces import flatten
>>> list(flatten(l))

以下は、数値、文字列、ネストされたリスト、混合コンテナに適用される一般的なアプローチです。

コード

#from typing import Iterable 
from collections import Iterable                            # < py38


def flatten(items):
    """Yield items from any nested iterable; see Reference."""
    for x in items:
        if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, (str, bytes)):
            for sub_x in flatten(x):
                yield sub_x
        else:
            yield x

注：

• Pythonの3では、yield from flatten(x)交換することができますfor sub_x in flatten(x): yield sub_x
• Python 3.8では、抽象基本クラスはからモジュールに移動しcollection.abcましたtyping。

デモ

lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
list(flatten(lst))                                         # nested lists
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

mixed = [[1, [2]], (3, 4, {5, 6}, 7), 8, "9"]              # numbers, strs, nested & mixed
list(flatten(mixed))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, '9']

参照

• このソリューションは、Beazley、D。、およびB. Jonesのレシピから変更されています。レシピ4.14、Python Cookbook 3rd Ed。、O'Reilly Media Inc. Sebastopol、CA：2013。
• 以前のSOの投稿、おそらくオリジナルのデモが見つかりました。

ネストの深さがわからないデータ構造をフラット化したい場合は、次のように使用できます¹iteration_utilities.deepflatten

>>> from iteration_utilities import deepflatten

>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> list(deepflatten(l, depth=1))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> l = [[1, 2, 3], [4, [5, 6]], 7, [8, 9]]
>>> list(deepflatten(l))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

これはジェネレータなので、結果をにキャストするlistか、明示的に反復する必要があります。

1つのレベルのみを平坦化し、各アイテム自体が反復可能である場合は、iteration_utilities.flattenそれ自体を単に薄いラッパーとして使用することもできますitertools.chain.from_iterable。

>>> from iteration_utilities import flatten
>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> list(flatten(l))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

いくつかのタイミングを追加するだけです（この回答で提示された関数を含まないNicoSchlömerの回答に基づく）：

これは、広範囲にわたる値の範囲に対応するための対数-対数プロットです。定性的推論の場合：低いほど良い。

結果は、反復可能オブジェクトに含まsumれる内部反復可能オブジェクトが数個しかない場合は最速になりますが、長い反復可能オブジェクトの場合はのみitertools.chain.from_iterable、iteration_utilities.deepflattenまたはネストされた内包表記がitertools.chain.from_iterable最速で妥当なパフォーマンスを持っていることを示しています（ニコシュレーマーがすでに気づいているように）。

from itertools import chain
from functools import reduce
from collections import Iterable  # or from collections.abc import Iterable
import operator
from iteration_utilities import deepflatten

def nested_list_comprehension(lsts):
    return [item for sublist in lsts for item in sublist]

def itertools_chain_from_iterable(lsts):
    return list(chain.from_iterable(lsts))

def pythons_sum(lsts):
    return sum(lsts, [])

def reduce_add(lsts):
    return reduce(lambda x, y: x + y, lsts)

def pylangs_flatten(lsts):
    return list(flatten(lsts))

def flatten(items):
    """Yield items from any nested iterable; see REF."""
    for x in items:
        if isinstance(x, Iterable) and not isinstance(x, (str, bytes)):
            yield from flatten(x)
        else:
            yield x

def reduce_concat(lsts):
    return reduce(operator.concat, lsts)

def iteration_utilities_deepflatten(lsts):
    return list(deepflatten(lsts, depth=1))


from simple_benchmark import benchmark

b = benchmark(
    [nested_list_comprehension, itertools_chain_from_iterable, pythons_sum, reduce_add,
     pylangs_flatten, reduce_concat, iteration_utilities_deepflatten],
    arguments={2**i: [[0]*5]*(2**i) for i in range(1, 13)},
    argument_name='number of inner lists'
)

b.plot()

^{1免責事項：私はそのライブラリの作成者です}

私は私の声明を取り戻します。合計は勝者ではありません。リストが小さいほど高速ですが。ただし、リストが大きくなると、パフォーマンスは大幅に低下します。

>>> timeit.Timer(
        '[item for sublist in l for item in sublist]',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]] * 10000'
    ).timeit(100)
2.0440959930419922

合計バージョンはまだ1分以上実行されており、まだ処理を行っていません！

中規模リストの場合：

>>> timeit.Timer(
        '[item for sublist in l for item in sublist]',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]] * 10'
    ).timeit()
20.126545906066895
>>> timeit.Timer(
        'reduce(lambda x,y: x+y,l)',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]] * 10'
    ).timeit()
22.242258071899414
>>> timeit.Timer(
        'sum(l, [])',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]] * 10'
    ).timeit()
16.449732065200806

小さなリストとtimeitを使用する：number = 1000000

>>> timeit.Timer(
        '[item for sublist in l for item in sublist]',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]'
    ).timeit()
2.4598159790039062
>>> timeit.Timer(
        'reduce(lambda x,y: x+y,l)',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]'
    ).timeit()
1.5289170742034912
>>> timeit.Timer(
        'sum(l, [])',
        'l=[[1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]]'
    ).timeit()
1.0598428249359131

と混同されているようoperator.addです。2つのリストを一緒に追加する場合、そのための正しい用語concatは追加ではなくです。operator.concatあなたが使用する必要があるものです。

あなたが機能的だと思っているなら、それはこれと同じくらい簡単です::

>>> from functools import reduce
>>> list2d = ((1, 2, 3), (4, 5, 6), (7,), (8, 9))
>>> reduce(operator.concat, list2d)
(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

reduceはシーケンスタイプを尊重していることがわかります。そのため、タプルを指定すると、タプルが返されます。リストで試してみましょう::

>>> list2d = [[1, 2, 3],[4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> reduce(operator.concat, list2d)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

ああ、あなたはリストを取り戻します。

パフォーマンスについて::

>>> list2d = [[1, 2, 3],[4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> %timeit list(itertools.chain.from_iterable(list2d))
1000000 loops, best of 3: 1.36 µs per loop

from_iterableかなり速いです！しかし、で削減するのは比較にならないconcat。

>>> list2d = ((1, 2, 3),(4, 5, 6), (7,), (8, 9))
>>> %timeit reduce(operator.concat, list2d)
1000000 loops, best of 3: 492 ns per loop

なぜエクステンドを使うのですか？

reduce(lambda x, y: x+y, l)

これは正常に動作するはずです。

more_itertoolsパッケージのインストールを検討してください。

> pip install more_itertools

flatten（Source、itertoolsレシピから）の実装とともに出荷されます。

import more_itertools


lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
list(more_itertools.flatten(lst))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

バージョン2.4以降では、more_itertools.collapse（source、abarnetによって提供された）を使用して、より複雑でネストされた反復可能オブジェクトをフラット化できます。

lst = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
list(more_itertools.collapse(lst)) 
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

lst = [[1, 2, 3], [[4, 5, 6]], [[[7]]], 8, 9]              # complex nesting
list(more_itertools.collapse(lst))
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

関数が機能しなかった理由は、extendが配列をその場で拡張し、それを返さないためです。次のようなものを使用して、ラムダからxを返すことができます。

reduce(lambda x,y: x.extend(y) or x, l)

注：リストの場合、拡張は+よりも効率的です。

def flatten(l, a):
    for i in l:
        if isinstance(i, list):
            flatten(i, a)
        else:
            a.append(i)
    return a

print(flatten([[[1, [1,1, [3, [4,5,]]]], 2, 3], [4, 5],6], []))

# [1, 1, 1, 3, 4, 5, 2, 3, 4, 5, 6]

再帰バージョン

x = [1,2,[3,4],[5,[6,[7]]],8,9,[10]]

def flatten_list(k):
    result = list()
    for i in k:
        if isinstance(i,list):

            #The isinstance() function checks if the object (first argument) is an 
            #instance or subclass of classinfo class (second argument)

            result.extend(flatten_list(i)) #Recursive call
        else:
            result.append(i)
    return result

flatten_list(x)
#result = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

matplotlib.cbook.flatten() ネストされたリストは、例よりも深くネストされていても機能します。

import matplotlib
l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
print(list(matplotlib.cbook.flatten(l)))
l2 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, [9, 10, [11, 12, [13]]]]]
print list(matplotlib.cbook.flatten(l2))

結果：

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]

これは、アンダースコアより18倍高速です。_。flatten：

Average time over 1000 trials of matplotlib.cbook.flatten: 2.55e-05 sec
Average time over 1000 trials of underscore._.flatten: 4.63e-04 sec
(time for underscore._)/(time for matplotlib.cbook) = 18.1233394636

可変長のテキストベースのリストを扱うとき、受け入れられた答えは私にはうまくいきませんでした。ここに私のために働いた別のアプローチがあります。

l = ['aaa', 'bb', 'cccccc', ['xx', 'yyyyyyy']]

うまくいかなかった受け入れられた答え：

flat_list = [item for sublist in l for item in sublist]
print(flat_list)
['a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'xx', 'yyyyyyy']

新ソリューション提案でした私のために仕事を：

flat_list = []
_ = [flat_list.extend(item) if isinstance(item, list) else flat_list.append(item) for item in l if item]
print(flat_list)
['aaa', 'bb', 'cccccc', 'xx', 'yyyyyyy']

上記のAnilの関数の悪い特徴は、ユーザーが2番目の引数を常に手動で空のリストに指定する必要があること[]です。代わりに、これがデフォルトになります。Pythonオブジェクトの動作方法により、これらは引数ではなく関数内で設定する必要があります。

これが機能する関数です：

def list_flatten(l, a=None):
    #check a
    if a is None:
        #initialize with empty list
        a = []

    for i in l:
        if isinstance(i, list):
            list_flatten(i, a)
        else:
            a.append(i)
    return a

テスト：

In [2]: lst = [1, 2, [3], [[4]],[5,[6]]]

In [3]: lst
Out[3]: [1, 2, [3], [[4]], [5, [6]]]

In [11]: list_flatten(lst)
Out[11]: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

以下は私にとって最も簡単に思えます：

>>> import numpy as np
>>> l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
>>> print (np.concatenate(l))
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

NumPyのフラットを使用することもできます。

import numpy as np
list(np.array(l).flat)

編集11/02/2016：サブリストのディメンションが同じ場合にのみ機能します。

あなたはnumpyを使うことができます：
flat_list = list(np.concatenate(list_of_list))

見栄えを良くするために少し速度をあきらめたい場合は、numpy.concatenate().tolist()またはを使用できますnumpy.concatenate().ravel().tolist()。

import numpy

l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]] * 99

%timeit numpy.concatenate(l).ravel().tolist()
1000 loops, best of 3: 313 µs per loop

%timeit numpy.concatenate(l).tolist()
1000 loops, best of 3: 312 µs per loop

%timeit [item for sublist in l for item in sublist]
1000 loops, best of 3: 31.5 µs per loop

詳しくは、ドキュメントnumpy.concatenateおよびnumpy.ravelをご覧ください。

私が見つけた最速の解決策（とにかく大きなリストの場合）：

import numpy as np
#turn list into an array and flatten()
np.array(l).flatten()

できた！もちろん、list（l）を実行することでリストに戻すことができます

underscore.pyパッケージファンのシンプルなコード

from underscore import _
_.flatten([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]])
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

すべてのフラット化問題を解決します（リストアイテムや複雑なネストはありません）

from underscore import _
# 1 is none list item
# [2, [3]] is complex nesting
_.flatten([1, [2, [3]], [4, 5, 6], [7], [8, 9]])
# [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

あなたはunderscore.pypipでインストールできます

pip install underscore.py

def flatten(alist):
    if alist == []:
        return []
    elif type(alist) is not list:
        return [alist]
    else:
        return flatten(alist[0]) + flatten(alist[1:])

注：はを使用してyield_fromいるため、以下はPython 3.3以降に適用されます。 six安定していますが、サードパーティのパッケージでもあります。または、を使用することもできますsys.version。

の場合、obj = [[1, 2,], [3, 4], [5, 6]]リスト内包表記やを含め、ここでのすべての解決策は適切itertools.chain.from_iterableです。

ただし、この少し複雑なケースを検討してください。

>>> obj = [[1, 2, 3], [4, 5], 6, 'abc', [7], [8, [9, 10]]]

ここにはいくつかの問題があります：

• 1つの要素6は単なるスカラーです。反復可能ではないため、上記のルートはここで失敗します。
• 一つの要素は、'abc'、である（すべての技術的に反復可能なstrのです）。ただし、行間を少し読むと、そのように扱いたくない-単一の要素として扱いたい場合。
• 最後の要素は、[8, [9, 10]]それ自体がネストされた反復可能です。基本的なリストの理解とchain.from_iterable「1レベル下」のみを抽出します。

これは次のように修正できます。

>>> from collections import Iterable
>>> from six import string_types

>>> def flatten(obj):
...     for i in obj:
...         if isinstance(i, Iterable) and not isinstance(i, string_types):
...             yield from flatten(i)
...         else:
...             yield i


>>> list(flatten(obj))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 'abc', 7, 8, 9, 10]

ここでは、サブエレメント（1）がIterableABC from itertoolsで反復可能であることを確認しますが、（2）エレメントが「文字列のような」ものではないことを確認したいとします。

flat_list = []
for i in list_of_list:
    flat_list+=i

このコードは、リストを完全に拡張するだけなので、正常に機能します。よく似ていますが、forループは1つしかありません。したがって、2つのforループを追加するよりも複雑さが少なくなります。

from nltk import flatten

l = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]
flatten(l)

ここで他のほとんどのソリューションに対するこのソリューションの利点は、次のようなリストがある場合です。

l = [1, [2, 3], [4, 5, 6], [7], [8, 9]]

他のほとんどのソリューションはエラーをスローしますが、このソリューションはそれらを処理します。

これは最も効率的な方法ではないかもしれませんが、1ライナー（実際には2ライナー）を使用することを考えました。どちらのバージョンも、任意の階層のネストされたリストで機能し、言語機能（Python3.5）と再帰を利用します。

def make_list_flat (l):
    flist = []
    flist.extend ([l]) if (type (l) is not list) else [flist.extend (make_list_flat (e)) for e in l]
    return flist

a = [[1, 2], [[[[3, 4, 5], 6]]], 7, [8, [9, [10, 11], 12, [13, 14, [15, [[16, 17], 18]]]]]]
flist = make_list_flat(a)
print (flist)

出力は

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]

これは、深さ優先で機能します。再帰は、リスト以外の要素が見つかるまで続き、ローカル変数flistを拡張して、親にロールバックします。flist返されるときはいつでもflist、リスト内包の親のものに拡張されます。したがって、ルートではフラットリストが返されます。

上記のものはいくつかのローカルリストを作成し、それらを返します。これらは親のリストを拡張するために使用されます。これを回避する方法は、flist以下のようにgloablを作成することだと思います。

a = [[1, 2], [[[[3, 4, 5], 6]]], 7, [8, [9, [10, 11], 12, [13, 14, [15, [[16, 17], 18]]]]]]
flist = []
def make_list_flat (l):
    flist.extend ([l]) if (type (l) is not list) else [make_list_flat (e) for e in l]

make_list_flat(a)
print (flist)

出力は再びです

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]

現時点では効率についてはわかりませんが。

整数のヘテロリストおよび同種リストで機能する別の珍しいアプローチ：

from typing import List


def flatten(l: list) -> List[int]:
    """Flatten an arbitrary deep nested list of lists of integers.

    Examples:
        >>> flatten([1, 2, [1, [10]]])
        [1, 2, 1, 10]

    Args:
        l: Union[l, Union[int, List[int]]

    Returns:
        Flatted list of integer
    """
    return [int(i.strip('[ ]')) for i in str(l).split(',')]