文章目录

• 1、拼接列表中的列表/元组
• 2、拼接列表中的字符串
• 3、拼接列表中的ndarray/tensor

1、拼接列表中的列表/元组

>>>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)

这两种类型的拼接方法一样，都要用到itertools模块中的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、拼接列表中的字符串

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

借助字符串内置的join方法，在字符串之间插入''

>>>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])]

这两种类型方法也一样，都要用到各自模块中的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不仅仅可以接受元组作为参数，也可以接受列表作为参数