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文章目錄

• 1、拼接列表中的列表/元組
• 2、拼接列表中的字串
• 3、拼接列表中的ndarray/tensor

1、拼接列表中的列表/元組

>>>l1 = [[1,2,3],[4,5],[6,7,8,9]]
>>>ans1 = list(range(1,10))
>>>ans1
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>l2 = [(1,2,3),(4,5),(6,7,8,9)]
>>>ans2 = tuple(range(1,10))
>>
 
>ans2
(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

這兩種型別的拼接方法一樣，都要用到itertools模組中的chain方法

>>>import itertools

>>>res1 = list(itertools.chain(*l1))
>>>res1
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>res2 = tuple(itertools.chain(*l2))
>>>res2
(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

2、拼接列表中的字串

>>>l3 = ['My','Name','Is','Jasmine','FENG']
>>>ans3 = ['MyNameIsJasmineFENG']

藉助字串內建的join方法，在字串之間插入''

>>>res3 = [''.join(l3)]
>>>res3
['MyNameIsJasmineFENG']

3、拼接列表中的ndarray/tensor

>>>import torch
>>>import numpy as np

>>>l4 = [np.array(
 
[1,2]),np.array([2,3]),np.array([2,3,4])]
>>>ans4 = [np.array([1,2,2,3,2,3,4])]
>>>l5 = [torch.Tensor([1,2]),torch.Tensor([2,3]),torch.Tensor([2,3,4])]
>>>ans5 = [torch.Tensor([1,2,2,3,2,3,4])]

這兩種型別方法也一樣，都要用到各自模組中的hstack方法。

>>>res4 = np.hstack(l4)
>>>res4
array([1, 2, 2, 3, 2, 3, 4])
>>>res5 = torch.hstack(l5)
>>>res5
tensor([1., 2., 2., 3., 2., 3., 4.])

P.S. np.hstack和torch.hstack不僅僅可以接受元組作為引數，也可以接受列表作為引數