多维数组转一维数组的 6 大技巧，立刻成为数组处理专家

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2023-11-17 09:08:09

多维数组扁平化：简化操作的 6 种方法

在我们的日常开发中，数组是一种常用的数据结构，包括一维数组和多维数组。但有时，我们需要将多维数组转换为一维数组以简化操作。深入了解数组扁平化后，我们可以在需要时轻松地将多维数组转换成一维数组。

数组扁平化

数组扁平化是将多维数组转换为一维数组的过程。例如，一个包含子数组的二维数组可以展平为一个包含所有元素的单一数组。

方法

有多种方法可以实现数组扁平化。以下介绍 6 种最常用的方法：

1. 嵌套循环

嵌套循环是一种简单直接的方法，它使用 for 循环来遍历多维数组并将其元素添加到一维数组中。

def flatten_nested_list(nested_list):
    flattened_list = []
    for sub_list in nested_list:
        for element in sub_list:
            flattened_list.append(element)
    return flattened_list

nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print(flatten_nested_list(nested_list))

2. 递归

递归也是一种常用的方法，它可以将多维数组分解成子数组，然后递归地将子数组中的元素添加到一维数组中。

def flatten_nested_list(nested_list):
    flattened_list = []
    for element in nested_list:
        if isinstance(element, list):
            flattened_list.extend(flatten_nested_list(element))
        else:
            flattened_list.append(element)
    return flattened_list

nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print(flatten_nested_list(nested_list))

3. 正则表达式

正则表达式也可以用于数组扁平化，它可以匹配多维数组中的所有元素并将其提取到一维数组中。

import re

def flatten_nested_list(nested_list):
    flattened_list = []
    regex = re.compile(r'\[(.*?)\]')
    for element in nested_list:
        if isinstance(element, list):
            flattened_list.extend(flatten_nested_list(element))
        else:
            flattened_list.append(element)
    return flattened_list

nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print(flatten_nested_list(nested_list))

4. NumPy 库

NumPy 是一个强大的科学计算库，它提供了许多数组操作函数，包括数组扁平化。

import numpy as np

def flatten_nested_list(nested_list):
    flattened_array = np.array(nested_list).flatten()
    return flattened_array.tolist()

nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print(flatten_nested_list(nested_list))

5. 列表推导

列表推导是一种简便的方法，它可以将多维数组中的元素提取到一维数组中。

def flatten_nested_list(nested_list):
    flattened_list = [element for sub_list in nested_list for element in sub_list]
    return flattened_list

nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print(flatten_nested_list(nested_list))

6. Pandas 库

Pandas 是一个用于数据分析的库，它提供了许多数组操作函数，包括数组扁平化。

import pandas as pd

def flatten_nested_list(nested_list):
    flattened_series = pd.Series(nested_list).explode()
    return flattened_series.tolist()

nested_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print(flatten_nested_list(nested_list))