所以，我有一个列表嵌套元组的变量x=[(12,), (1,), (3,)]，我想要最好的方法将其转换为只包含整数的列表x=[12, 1, 3]？你能帮忙吗？
5个回答
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您没有说明“最好”的含义，但是可以推测您的意思是“最符合Python风格”或“最易读”之类的。
F3AR3DLEGEND提供的列表推导式可能是最简单的。任何知道如何阅读列表推导式的人都会立即知道它的含义。
y = [i[0] for i in x]
然而，通常情况下你并不需要一个列表，只需要能够迭代一次的东西。如果你有十亿个元素在 x 中，建立一个包含十亿个元素的 y 只是为了逐个遍历可能是一个坏主意。因此，你可以使用生成器表达式：
y = (i[0] for i in x)
如果你更喜欢函数式编程，你可能更喜欢使用
map。 map的缺点是你需要传递一个函数而不仅仅是一个表达式，这意味着你要么需要使用一个lambda函数，要么使用itemgetter。y = map(operator.itemgetter(0), x)
在Python 3中，这等同于生成器表达式；如果你想要一个列表，请将其传递给
list。在Python 2中，它返回一个list；如果你想要一个迭代器，请使用itertools.imap而不是map。如果您想要一个更通用的展平解决方案，可以自己编写一个，但始终值得查看
itertools以获取此类通用解决方案，实际上有一个名为flatten的配方，用于“展平一层嵌套”。因此，将其复制并粘贴到您的代码中（或pip install more-itertools），您就可以这样做：y = flatten(x)
如果您查看
flatten的实现方式，然后查看chain.from_iterable的实现方式，再查看chain的实现方式，您会注意到您可以使用内置函数编写相同的代码。但是为什么要这样做呢？flatten更易读且更明显。最后，如果您想将通用版本简化为嵌套列表推导式（或生成器表达式），当然也可以：
y = [j for i in x for j in i]
然而，嵌套的列表推导式在编写和阅读时很容易出错。（请注意，第一个给出最简单答案的F3AR3DLEGEND也给出了一个嵌套推导式并且出错了。如果他都做不到，你确定你想尝试吗？）对于非常简单的情况，它们还好，但是我认为flatten更容易阅读。
- abarnert
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那么你对元组解包的模式匹配有何看法？ - Pavel Anossov
@PavelAnossov：这个怎么样？当你想要将一个元组解包成单独的命名变量时，这显然是完全正确的。当你有一个只想转换为单个值的元组时，它似乎不太清晰，但它并不是真正令人反感的。 - abarnert
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y = [i[0] for i in x]
虽然如此，如果你的元组中有多个元素，你可以使用稍微复杂一些的列表推导式：
y = [i[j] for i in x for j in range(len(i))]
参考资料: 列表推导式
- Rushy Panchal
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1@pedro - 是的，它将始终具有一个元素。 - NullException
1你不应该颠倒
for 的顺序吗？ - phant0m1另外，你为什么要迭代
range(len(i))来获取索引值呢？i[j] for j in range(len(i))和j for j in i完全相同。 - abarnert2
只需按照以下步骤进行：
x = [i[0] for i in x]
解释：
>>> x=[(12,), (1,), (3,)]
>>> x
[(12,), (1,), (3,)]
>>> [i for i in x]
[(12,), (1,), (3,)]
>>> [i[0] for i in x]
[12, 1, 3]
- ATOzTOA
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这是最高效的方法：
或者，等价地。
这有点慢：
x = [i for i, in x]
或者，等价地。
x = [i for (i,) in x]
这有点慢：
x = [i[0] for i in x]
- Pavel Anossov
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你确定效率差异吗？在3.3.0中，使用一个包含1M元素的
list进行快速测试，它们分别需要4.15ms和4.14ms - 看起来超过4ms的时间都花费在迭代列表和构建新列表上，因此没有任何更快的方法。如果将x更改为genexp，并将两个listcomps替换为馈入deque(genexp, maxlen=0)的genexp，则我得到1.36us vs. 1.32us。 - abarnert更重要的是，你想象中有哪种情况会让任何人在意这两者哪一个更有效率呢？ - abarnert
1Python在SO上的高效趋势是从哪里来的呢？对我来说，这似乎是为了赚更多的积分而玩的花招。 - phant0m
2@phant0m：有些人看到“最佳方式”就立刻理解为“最有效率的方式”。我不知道那些人为什么会用Python而不是C来编码。尤其是那些做出假设而不进行测试的人——难道这样的人不认为C总是最快的吗？ - abarnert
我在Python 2.7上进行了测试，这不是一个假设（使用1M列表的34ms与46ms相比）。我认为这些方法的可读性非常接近，那么还有什么可以比较来选择“最佳”（没有人定义）？ - Pavel Anossov
假设“最佳”意味着“最有效率”，几乎从来都不是一个好主意。你能想象出任何情况吗，在这种情况下，30%的改进会有所作为，但过度列表构建所涉及的4000倍左右的因素却不会产生影响吗？ - abarnert
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你可以使用map函数....
map(lambda y: y[0], x)
- user232343
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2如果你要使用
map，最好使用 itemgetter 而不是 lambda。 - abarnert网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的可以查看英文原文，
原文链接
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(n,)？ - Pedro del Solzip(*x)[0]或next(zip(*x))的另一种选择。 - JBernardo