京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
最近python可是大火,各行各业的人都在学习python。既然要学习,那么基础知识就一定要掌握。列表降维了解一下啦!python是如何实现列表将为的呢?其实,python 的内置函数 sum() 能够接收两个参数,当第一个参数是二维列表,第二个参数是一维列表的时候,就能够实现列表降维的效果。下面,一起来看小编跟大家分享的这篇文章吧!
以下文章来源: Python猫
作者: 豌豆花下猫
上个月,学习群里的 S 同学问了个题目,大意可理解为列表降维 ,例子如下:
oldlist = [[1, 2, 3], [4, 5]] # 想得到结果: newlist = [1, 2, 3, 4, 5]
原始数据是一个二维列表,目的是获取该列表中所有元素的具体值。从抽象一点的角度来理解,也可看作是列表解压或者列表降维。
这个问题并不难,但是,怎么写才比较优雅呢?
# 方法一,粗暴拼接法: newlist = oldlist[0] + oldlist[1]
这种方法简单粗暴,需要拼接什么内容,就取出来直接拼接。然而,如果原列表有很多子列表,则这个方法就会变得繁琐了。
我们把原问题升级一下:一个二维列表包含 n 个一维列表元素,如何优雅地把这些子列表拼成一个新的一维列表?
方法一的做法需要写 n 个对象,以及 n - 1 次拼接操作。当然不可行。下面看看方法二:
# 方法二,列表推导式: newlist = [i for j in range(len(oldlist)) for i in oldlist[j]]
这个表达式中出现了两个 for 语句,在第一个 for 语句中,我们先取出原列表的长度,然后构造 range 对象,此时 j 的取值范围是 [0, n-1] 的闭区间。
在第二个 for 语句中,oldlist[j] 指的正是原列表的第 j 个子列表,for i in oldlist[j] 则会遍历取出 j 子列表的元素,由于 j 取值的区间正对应于原列表的全部索引值,所以,最终达到解题目的。
这种方法足够优雅了,而且理解也并不难。
然而,我们是否就能满足于此了呢?有没有其它奇技淫巧,哦不,是其它高级方法呢?F 同学贡献了一个思路:
# 方法三,巧用sum: newlist = sum(oldlist,[])
说实话,这个方法令我大感意外!sum() 函数不是用于求和的么?怎么竟然有此用法?
这个写法利用了什么原理呢?由于我开始时不知道 sum() 函数可以接收两个参数,不清楚它们是怎么用于计算的,所以一度很困惑。但是,当我知道 sum() 的完整用法时,我恍然大悟。
接下来也不卖关子了,直接揭晓吧。
语法:sum(iterable[, start]) ,sum() 函数的第一个参数是可迭代对象,如列表、元组或集合等,第二个参数是起始值,默认为 0 。其用途是以 start 值为基础,再与可迭代对象的所有元素相“加”。
在上例中,执行效果是 oldlist 中的子列表逐一与第二个参数相加,而列表的加法相当于 extend 操作,所以最终结果是由 [] 扩充成的列表。
这里有两个关键点:sum() 函数允许带两个参数,且第二个参数才是起点。 可能 sum() 函数用于数值求和比较多,然而用于作列表的求和,就有奇效。它比列表推导式更加优雅简洁!
至此,前面的升级版问题就得到了很好的回答。简单回顾一下,s 同学最初的问题可以用三种方法实现,第一种方法中规中矩,第二种方法正道进阶,而第三种方法旁门左道(没有贬义,只是说它出人意料,却效果奇佳)。
这道并不难的问题,在众人的讨论与分享后,竟还引出了很有价值的学习内容。前不久,同样是群内的一个问题,也产生了同样的学习效果,详见《Python进阶:如何将字符串常量转为变量?》。
我从中得到了一个启示:应该多角度地思考问题,设法寻求更优解,同时,基础知识应掌握牢固,并灵活贯通起来。
学无止境,这里我还想再开拓一下思路,看看能发现些什么。
1、如果原列表的元素除了列表,还有其它类型的元素,怎么把同类的元素归并在一起呢?
2、如果是一个三维或更高维的列表,怎么更好地把它们压缩成一维列表呢?
3、sum() 函数还有什么知识要点呢?
前两个问题增加了复杂度,解决起来似乎没有“灵丹妙药”了,只能用笨方法分别拆解,逐一解压。
第三个思考题是关于 sum() 函数本身的用法,我们看看官方文档是怎么说的:
The iterable’s items are normally numbers, and the start value is not allowed to be a string.
For some use cases, there are good alternatives to sum(). The preferred, fast way to concatenate a sequence of strings is by calling ''.join(sequence). To add floating point values with extended precision, see math.fsum(). To concatenate a series of iterables, consider using itertools.chain().
sum() 的第二个参数不允许是字符串。如果用了,会报错:
TypeError: sum() can't sum strings [use ''.join(seq) instead]
为什么不建议使用 sum() 来拼接字符串呢?哈哈,文档中建议使用 join() 方法,因为它更快。为了不给我们使用慢的方法,它竟特别限定不允许 sum() 的第二个参数是字符串。
文档还建议,在某些使用场景时,不要用 sum() ,例如当以扩展精度对浮点数求和时,推荐使用 math.fsum() ;当要拼接一系列的可迭代对象时,应考虑使用itertools.chain() 。
浮点数的计算是个难题,我曾转载过一篇《如何在 Python 里面精确四舍五入?》,对此有精彩分析。而itertools.chain() 可以将不同类型的可迭代对象串联成一个更大的迭代器,这在旧文《Python进阶:设计模式之迭代器模式》中也有论及。
不经意间,sum() 函数的注意事项,竟把 Python 其它的进阶内容都联系起来了。小小的函数,竟成为学习之路上的一个枢纽。
前段时间,我还写过 range() 、locals() 和 eval() 等内置函数,也是通过一个问题点,而关联出多个知识点, 获益良多。这些内置函数/类的魔力可真不小啊。
本文到此结束,希望对你有所帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02