[Python3] 2차원 리스트를 1차원 리스트로 만들기 (sum, reduce, iterable, numpy, flatten)

my_list = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

 

위와 같은 2차원 리스트를

 

my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

 

와  같이 1차원 리스트로 바꾸기 위한 방법은 다양하다.

 

일반적인 방법 - 반복문 사용 (저수준 코딩)

mylist = [['A', 'B'], ['X', 'Y'], ['1']]

def solution(mylist):
    answer = []

    for arr in mylist:
        for j in range(len(arr)):
            answer.append(arr[j])

    return answer

print (solution(mylist))

 

반복문을 사용하여 my_list원소를 하나하나 꺼내어 answer에 저장한다. 위와 같은 방법이 일반적인 코딩이다.

 

방법 1 - sum 함수

my_list = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

print (sum(my_list, []))

 

방법2 - itertools.chain 사용

import itertools

my_list = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

print(list(itertools.chain.from_iterable(my_list)))

 

itertools에 chain에서 from_iterable을 사용하여 my_list의 원소 각각을 추출하여 list를 생성하는 방법이다.

 

 

방법3 - itertools와 unpacking 사용

import itertools

my_list = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

print (list(itertools.chain(*my_list)))

 

마찬가지로 방법2와 같이 itertools.chain을 사용하지만, my_list를 접근하여 원소를 하나씩 가져오는 방식이다. 

 

 

방법4 - list comprehension 사용

my_list = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

print ([element for array in my_list for element in array])

 

방법 5 - reduce 함수 이용1

from functools import reduce
import operator

my_list = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

print (list(reduce(operator.add, my_list)))

 

functools의 reduce함수를 사용한 방식이다. my_list의 각각 원소를 operator.add라는 덧셈 연산자를 통해 새로운 리스트에 각 원소를 추가하는 방식이다.

 

 

방법 6 - reduce 함수 이용2

from functools import reduce

my_list = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

print (list(reduce(lambda x, y: x+y, my_list)))

 

마찬가지로 reduce를 사용했으나 람다 방식을 사용하여 재정의하였다.

 

 

방법 7 - numpy 라이브러리의 flatten 이용

import numpy as np

my_list = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

print (np.array(my_list).flatten().tolist())

 

표준 라이브러리가 아니지만 third-party라이브러리인 numpy를 사용한 방법이다.

 

 

 

아래는 각 방식에 대한 퍼포먼스(성능) 차이를 보여준다. (출처 : winterj.me/list_of_lists_to_flatten/)