合併兩個列表的

Question

我有兩個列表：

a = ['a', 'b', 'c', 'd'] 
b = ['e', 'f', 'g', 'h'] 

，我要合併，其中包含元素NR一個列表。列表a中的1作爲第一個元素，列表b中的元素nr.1作爲第二個元素，元素nr。列表中的第三個元素的2等等，看起來像這樣：

c = ['a', 'e', 'b', 'f', 'c', 'g', 'd', 'h'] 

什麼是這樣做的，可能不使用循環的最簡單的方法？

Answer 1

只是其中zip分成兩人一組，然後壓平使用itertools.chain.from_iterable名單：

In [1]: a=['a','b','c','d'] 

In [2]: b=['e','f','g','h'] 

In [3]: from itertools import chain 

In [4]: chain.from_iterable(zip(a, b)) 
Out[4]: <itertools.chain at 0x7fbcf2335ef0> 

In [5]: list(chain.from_iterable(zip(a, b))) 
Out[5]: ['a', 'e', 'b', 'f', 'c', 'g', 'd', 'h'] 

Answer 2

這裏是比較一些與2型動物的數據集可能的方法的答案，一會由許多小陣列，其他人會是一些大型陣列：從itertools進口環鏈

進口timeit 進口隨機

def f1(a, b): 
    return list(chain.from_iterable(zip(a, b))) 


def f2(a, b): 
    return list(sum(zip(a, b),())) 


def f3(a, b): 
    result = [] 
    for (e1, e2) in zip(a, b): 
     result += [e1, e2] 

    return result 


def f4(a, b): 
    result = [] 
    len_result = min(len(a), len(b)) 

    result = [] 
    i = 0 
    while i < len_result: 
     result.append(a[i]) 
     result.append(b[i]) 
     i += 1 

    return result 

# Small benchmark 
N = 5000000 
a_small = ['a', 'b', 'c', 'd'] 
b_small = ['e', 'f', 'g', 'h'] 
benchmark1 = [ 
    timeit.timeit(
     'f1(a_small, b_small)', setup='from __main__ import f1, a_small,b_small', number=N), 
    timeit.timeit(
     'f2(a_small, b_small)', setup='from __main__ import f2, a_small,b_small', number=N), 
    timeit.timeit(
     'f3(a_small, b_small)', setup='from __main__ import f3, a_small,b_small', number=N), 
    timeit.timeit(
     'f4(a_small, b_small)', setup='from __main__ import f4, a_small,b_small', number=N) 
] 

for index, value in enumerate(benchmark1): 
    print " - Small sample with {0} elements -> f{1}={2}".format(len(a_small), index + 1, value) 

# Large benchmark 
N = 5000 
K = 100000 
P = 1000 
a_large = random.sample(range(K), P) 
b_large = random.sample(range(K), P) 
benchmark2 = [ 
    timeit.timeit(
     'f1(a_large, b_large)', setup='from __main__ import f1, a_large,b_large', number=N), 
    timeit.timeit(
     'f2(a_large, b_large)', setup='from __main__ import f2, a_large,b_large', number=N), 
    timeit.timeit(
     'f3(a_large, b_large)', setup='from __main__ import f3, a_large,b_large', number=N), 
    timeit.timeit(
     'f4(a_large, b_large)', setup='from __main__ import f4, a_large,b_large', number=N) 
] 

for index, value in enumerate(benchmark2): 
    print " - Large sample with {0} elements -> f{1}={2}".format(K, index + 1, value) 

• 具有4個元件小樣本 - > F1 = 7.50175959666
• 具有4個元件小樣本 - > F2 = 5.52386084127
• 小樣品與4種元素 - > F3 = 7.12457549607
• 小樣品與4種元素 - > F4 = 7.24530968309
• 100000個元件大樣本 - > F1 = 0.512278885906
• 100000個元件大樣本 - > F2 = 28.0679210232
• 100000個元件大樣本 - > F3 = 1.05977378475
• 100000個元件大樣本 - > F4 = 1.17144886156

結論：似乎F2功能是稍快方法時，N是大和列表是豆蔻。當數組很大並且數目很少時，雖然f1是勝利者。

規格：Python2.7.11（64），N上的i-7 2.6GHz的= 5000000