如何删除不同长度列表列表中的最内层嵌套

Question

我正在尝试删除单元素长度列表列表中的最内层嵌套。你知道一个相对简单的方法（转换为 NumPy 数组很好）从：

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

到这个?:

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

此外，我尝试执行此操作的真实列表包含日期时间对象，而不是示例中的整数。列表的初始集合将具有不同的长度。

或者，如果原始列表中有 nans 就好了，这样只要输出列表中不存在 nans，每个列表的长度就相同。即

[[[1], [2], [3], [4], [5]], 
 [[6], [7], [8], [nan], [nan]], 
 [[11], [12], [nan], [nan], [nan]]]

对此：

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

Answer 1

试试这个：

l = [ [ [1],[2],[3],[4],[5] ],
      [ [6],[7],[8], [None],[None]] ,
      [ [11],[12],[None],[None],[None]] ]

l = [ [x[0] for x in s if x[0] is not None] for s in l]

Answer 2

>>> from operator import add
>>> lists = [ [ [1],[2],[3],[4], [5] ],   [ [6],[7],[8] ] , [ [11],[12] ] ]
>>> [reduce(add, lst) for lst in lists]
[[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], [11, 12]]

这不是一个非常有效的方法，因为它会在每次调用 add 时重建一个列表。或者，您可以使用 sum 或简单的列表理解，如其他答案所示。

Answer 3

如果嵌套总是一致的，那么这是微不足道的：

In [2]: import itertools

In [3]: nested = [ [ [1],[2],[3],[4], [5] ], [ [6],[7],[8] ] , [ [11],[12] ] ]

In [4]: unested = [list(itertools.chain(*sub)) for sub in nested]

In [5]: unested
Out[5]: [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], [11, 12]]

请注意，利用列表的 add 的解决方案将为您提供 O(n^2) 性能，其中 n 是每个子列表中合并的子列表的数量。

Answer 4

np.squeeze怎么样？

Remove single-dimensional entries from the shape of an array.

arr = [ [ [1],[2],[3],[4], [5] ], [ [6],[7],[8] ] , [ [11],[12] ] ]
>>> arr
[[[1], [2], [3], [4], [5]], [[6], [7], [8]], [[11], [12]]]
>>> [np.squeeze(i) for i in arr]
[array([1, 2, 3, 4, 5]), array([6, 7, 8]), array([11, 12])]

但不一定是最内层（即独立于多少维度）的维度。但是你的问题指定 "list of lists"

Answer 5

与您的情况一样，最里面的对象只有一个元素。您可以访问基于 index 的值，而不是使用一些附加函数。例如：

>>> [[y[0] for y in x] for x in my_list]
[[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], [11, 12]]

如果您的最内层列表可能有多个元素，您可以这样做：

>>> [[z for y in x for z in y] for x in my_list]
[[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], [11, 12]]

Answer 6

如果您知道嵌套级别，那么其中一种列表理解就很容易了。

In [129]: ll=[ [ [1],[2],[3],[4], [5] ], [ [6],[7],[8] ] , [ [11],[12] ] ]
In [130]: [[j[0] for j in i] for i in ll]        # simplest
Out[130]: [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], [11, 12]]

如果标准只是去掉一个内层的嵌套，不管嵌套有多深，代码都需要多加思考。我可能会尝试将其编写为递归函数。

np.nan（或None）填充对列表版本没有帮助

In [131]: lln=[ [ [1],[2],[3],[4],[5] ], [ [6],[7],[8],[nan],[nan]] , [ [11],[12],[nan],[nan],[nan] ] ]
In [132]: [[j[0] for j in i if j[0] is not np.nan] for i in lln]
Out[132]: [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], [11, 12]]

填充确实让我们制作了一个 3d 数组，然后可以轻松地对其进行压缩：

In [135]: arr = np.array(lln)
In [136]: arr.shape
Out[136]: (3, 5, 1)
In [137]: arr = arr[:,:,0]
In [138]: arr
Out[138]: 
array([[  1.,   2.,   3.,   4.,   5.],
       [  6.,   7.,   8.,  nan,  nan],
       [ 11.,  12.,  nan,  nan,  nan]])

但是接下来的问题是如何删除那些 nan 并创建参差不齐的子列表。

掩码数组可以让您使用二维数组而不会被这些nan:

打扰

In [141]: M = np.ma.masked_invalid(arr)
In [142]: M
Out[142]: 
masked_array(data =
 [[1.0 2.0 3.0 4.0 5.0]
 [6.0 7.0 8.0 -- --]
 [11.0 12.0 -- -- --]],
             mask =
 [[False False False False False]
 [False False False  True  True]
 [False False  True  True  True]],
       fill_value = 1e+20)
In [144]: M.sum(axis=1)      # e.g. sublist sums
Out[144]: 
masked_array(data = [15.0 21.0 23.0],
             mask = [False False False],
       fill_value = 1e+20)

从 arr 中删除 nan 可能是列表理解最简单的方法。值是浮点数，因为 np.nan 是浮点数。

In [153]: [[i for i in row if ~np.isnan(i)] for row in arr]
Out[153]: [[1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0], [6.0, 7.0, 8.0], [11.0, 12.0]]

所以填充没有帮助。

如果使用 None 进行填充，则数组将是对象 dtype，更接近字符嵌套列表。

In [163]: lln
Out[163]: 
[[[1], [2], [3], [4], [5]],
 [[6], [7], [8], [None], [None]],
 [[11], [12], [None], [None], [None]]]
In [164]: arr=np.array(lln)[:,:,0]
In [165]: arr
Out[165]: 
array([[1, 2, 3, 4, 5],
       [6, 7, 8, None, None],
       [11, 12, None, None, None]], dtype=object)
In [166]: [[i for i in row if i is not None] for row in arr]
Out[166]: [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], [11, 12]]

另一种数组方法是在第2层计算有效元素的数量；压平整个东西，然后 split.

一个递归函数：

def foo(alist):
    if len(alist)==1:
        return alist[0]
    else:
        return [foo(i) for i in alist if foo(i) is not None]

In [200]: ll=[ [ [1],[2],[3],[4], [5] ], [ [6],[7],[8] ] , [11], [[[12],[13]]]] 
In [201]: foo(ll)
Out[201]: [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], 11, [[12], [13]]]
In [202]: lln=[ [ [1],[2],[3],[4],[5] ], [ [6],[7],[8],[None],[None]] , [ [11],[12],[None],[None],[None] ] ]
In [203]: foo(lln)
Out[203]: [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8], [11, 12]]

它向下递归到列表长度为 1 的层级。它仍然很脆弱，并且如果嵌套层级不同就会出现问题。从概念上讲，它与 @piRSquared's 答案非常相似。

Answer 7

因为这个问题看起来很有趣！
我使用了一个递归函数来解压只有一个值的列表。

def make_singular(l):
    try:
        if len(l) == 1:
            return l[0]
        else:
            return [make_singular(l_) for l_ in l]
    except:
        return l

nest = [ [ [1],[2],[3],[4], [5] ], [ [6],[7],[8] ] , [ [11],[12] ] ]
make_singular(nest)

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

如何删除不同长度列表列表中的最内层嵌套

How to remove the innermost level of nesting in a list of lists of varying lengths

python

numpy

nested-lists

flatten