第一种：使用extend()
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>>> lines = open('test.txt').readlines()>>> lines['1\n', '2\n', '3\n', '4,5\n']>>> for line in lines:... ll.extend(line.strip().split(','))... >>> ll['1', '2', '3', '4', '5'] |
第二种：使用+
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>>> ll = []>>> lines = open('test.txt').readlines()>>> lines['1\n', '2\n', '3\n', '4,5\n']>>> for line in lines:... ll = ll + line.strip().split(',')... >>> ll['1', '2', '3', '4', '5'] |
第三种：使用flat array数组的自带方法
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>>> ll = []>>> lines = open('test.txt').readlines()>>> for line in lines:... ll.append(line.strip().split(','))... >>> ll = np.array(ll)>>> np.hstack(ll.flat)array(['1', '2', '3', '4', '5'], dtype='|S1')>>> list(np.hstack(ll.flat))['1', '2', '3', '4', '5'] |
总结：
1. extend()与append()的区别
append()可以接受任何数据类型和格式的数据作为一个元素插入原list
extend() 则仅能将任何数据类型和格式的数据展开作为一组元素插入原list
eg.
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>>> a = [1,'a']>>> a.extend(np.array([2,'b']))>>> a[1, 'a', '2', 'b']>>> a.extend([3,['c']])>>> a[1, 'a', '2', 'b', 3, ['c']]>>> a = [1,'a']>>> a.extend(np.array([2,'b']))>>> a[1, 'a', '2', 'b']>>> a.extend([3,['c']])>>> a[1, 'a', '2', 'b', 3, ['c']]>>> a = [1,'a']>>> a.append(np.array([2,'b']))>>> a[1, 'a', array(['2', 'b'], dtype='|S21')]>>> a.append([3,['c']])>>> a[1, 'a', array(['2', 'b'], dtype='|S21'), [3, ['c']]] |
2. flatten()无法对dtype = object的array进行展开，dtype = object说明array中的元素是list，即其不是满矩阵结构
eg.
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>>> a = np.array([[1,2],[3,4]])>>> a.dtypedtype('int64')>>> a.flatten()array([1, 2, 3, 4])>>> >>> a = np.array([[1,2],[3,4],[5]])>>> a.flatten()array([[1, 2], [3, 4], [5]], dtype=object) |
3.readlines读取文件默认str，可以通过map转换数据类型
eg.
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>>> ll = []>>> lines = open('test.txt').readlines()>>> lines['1\n', '2\n', '3\n', '4,5\n']>>> for line in lines:... ll.append(map(int,line.strip().split(',')))... >>> ll[[1], [2], [3], [4, 5]] |
以上这篇python实现将读入的多维list转为一维list的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/HZ848810/article/details/72875267
