展开具有相同元素的列表

Question

假设我有以下嵌套列表：initial_list = [[1, 2, 3],                [4, 5, 6],                [7, 8, 9]]我想把它变成以下：desired_list = [[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],                 [4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6],                 [7, 7, 7, 8, 8, 8, 9, 9, 9]]如果我不关心订单，我可以做类似的事情new_list = [sorted(x*3) for x in initial_list]但是，顺序应与initial_list. 我能做的最好的是将每个元素放在一个列表中并将其乘以 3（任意数），然后加入结果inner_list：multiplied_list = [[[element]*3 for element in inner_list] for inner_list in initial_list]desired_list = [[element for element_list in inner_list for element in element_list] for inner_list in multiplied_list]（在人类理解的两个列表中）是否有更易于理解/充分/pythonic 的方式来执行此操作？

Answer 1

您可以只使用以下列表理解。请注意，我initial_list与 OP 中的不同，以证明保留了订单。

代码：

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

>>> [[x for x in sl for _ in range(3)] for sl in initial_list]

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

 [4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6],

 [7, 7, 7, 8, 8, 8, 9, 9, 9]]

或者，在您的示例中向 sorted 函数添加一个键：

>>> [sorted(x*3, key=x.index) for x in initial_list]

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

 [4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6],

 [7, 7, 7, 8, 8, 8, 9, 9, 9]]

具有不同 n*n 列表大小的方法的时间比较：

使用perfplot生成- 代码重现：

from itertools import chain

from functools import reduce

import perfplot

from copy import deepcopy

import numpy as np

import random

def shuffle(x):

    random.shuffle(x)

    return x

def cdjb(initial_list):

    return [[x for x in sl for _ in range(3)] for sl in initial_list]

def aurora_sorted(initial_list):

    return [sorted(x*3, key=x.index) for x in initial_list]

def aurora_list_comp(initial_list):

    return [[element for element_list in inner_list for element in element_list] for inner_list in [[[element]*3 for element in inner_list] for inner_list in initial_list]]

def kederrac(initial_list):

    new_list = deepcopy(initial_list)

    for l in new_list:

        for j in range(0, 3*len(l), 3):

            l[j: j + 1] = [l[j]] * 3

    return new_list

def alain_chain(initial_list):

    return [list(chain(*(i3 for i3 in zip(*[sl]*3)))) for sl in initial_list]

def alain_reduce(initial_list):

    return [list(reduce(lambda a,e:a+[e]*3,sl,[]))for sl in initial_list]

def alain_zip(initial_list):

    return [[i for i3 in zip(*[sl]*3) for i in i3] for sl in initial_list]

def binyamin_numpy(initial_list):

    return np.array(initial_list).repeat(3).reshape(len(initial_list), -1).tolist()

perfplot.show(

    setup=lambda n: [shuffle([i for i in range(n)]) for j in range(n)],

    n_range=[2**k for k in range(12)],

    kernels=[

        cdjb,aurora_sorted, aurora_list_comp, kederrac, alain_chain, alain_reduce, alain_zip, binyamin_numpy

        ],

    xlabel='len(x)',

    )

Answer 2

numpy 和 1 行代码：

 arr=np.array(initial_list)
 arr.repeat(3).reshape(3,-1)

输出：

Out[44]: array([[1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
       [4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 6, 6],
       [7, 7, 7, 8, 8, 8, 9, 9, 9]])

Answer 3

这是一个使用 2 个 for 循环的简单示例：

for l in initial_list:

    for j in range(0, 3*len(l), 3):

        l[j: j + 1] = [l[j]] * 3

我一直在测试@CDJB 解决方案（带排序）：

from random import choice

def test1():

    initial_list = [[choice(range(1000)) for _ in range(1000)] for _ in range(100)] 

    def my_func(initial_list):

        for l in initial_list:

            for j in range(0, 3*len(l), 3):

                l[j: j + 1] = [l[j]] * 3

        return initial_list

    my_func(initial_list)

def test2():

    initial_list = [[choice(range(1000)) for _ in range(1000)] for _ in range(100)]  

    [sorted(x*3, key=x.index) for x in initial_list]

结果如下：

%timeit test2()

1.55 s ± 5.12 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

和：

%timeit test1()

165 ms ± 542 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

这个简单的解决方案快 9 倍，当然取决于您的数据

Answer 4

您可以使用 zip 和 chain（来自 itertools）来做到这一点：

  from itertools import chain

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

  aList3 = [ list(chain(*(i3 for i3 in zip(*[sl]*3)))) for sl in aList ]

或使用 functools 中的 reduce （在较大的列表中速度要慢得多）：

  from functools import reduce

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

  aList3 = [ list(reduce(lambda a,e:a+[e]*3,sl,[]))for sl in aList ]

或带有嵌套理解的 zip（比链式压缩要快一点）：

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

  aList3 = [[i for i3 in zip(*[sl]*3) for i in i3] for sl in initial_list]