파이썬에서 리스트의 리스트를 1차원 리스트로 만드는 방법

문제 이해

파이썬에서 리스트의 리스트(2차원 리스트)를 하나의 긴 1차원 리스트로 합치는 문제는 매우 흔합니다. 이는 데이터 처리, 특히 다차원 데이터를 1차원으로 변환해야 할 때 자주 발생합니다.

해결 방법

다음과 같은 몇 가지 방법으로 리스트의 리스트를 1차원 리스트로 만들 수 있습니다.

for 루프를 이용한 방법

가장 직관적인 방법으로, 각 내부 리스트를 순회하며 요소를 하나씩 외부 리스트에 추가합니다.

list_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]
flat_list = []
for sublist in list_of_lists:
    for item in sublist:
        flat_list.append(item)

print(flat_list)  # 출력: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

List Comprehension을 이용한 방법

for 루프를 한 줄로 간결하게 표현하는 방법입니다.

flat_list = [item for sublist in list_of_lists for item in sublist]
print(flat_list)  # 출력: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

itertools.chain()을 이용한 방법

파이썬의 itertools 모듈을 사용하여 여러 이터러블을 연결하는 방법입니다.

import itertools

flat_list = list(itertools.chain(*list_of_lists))
print(flat_list)  # 출력: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

numpy.ravel()을 이용한 방법

NumPy 라이브러리를 사용하는 경우, 다차원 배열을 1차원 배열로 펼치는 ravel() 함수를 사용할 수 있습니다.

import numpy as np

list_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]
flat_list = np.array(list_of_lists).ravel().tolist()
print(flat_list)  # 출력: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

어떤 방법을 선택해야 할까요?

• 가독성: for 루프는 가장 직관적이지만, List Comprehension이 더 간결합니다.
• 성능: 일반적으로 List Comprehension이나 itertools.chain()이 for 루프보다 빠릅니다. NumPy는 대규모 배열 처리에 특화되어 있어 더 빠를 수 있지만, NumPy를 추가로 import해야 하는 부담이 있습니다.
• 데이터 타입: NumPy는 숫자 데이터 처리에 특화되어 있습니다. 다른 데이터 타입을 다루는 경우에는 List Comprehension이나 itertools.chain()이 더 적합할 수 있습니다.

결론적으로, 대부분의 경우 List Comprehension이 가독성과 성능 면에서 좋은 선택입니다. 하지만 NumPy를 이미 사용하고 있다면 numpy.ravel()을 활용하는 것도 좋은 방법입니다.

추가 고려 사항

• 깊이가 다른 리스트: 리스트의 깊이가 일정하지 않은 경우, 재귀 함수를 사용하여 모든 요소를 찾아 펼칠 수 있습니다.
• 다른 데이터 타입: 위의 예시는 숫자로 구성된 리스트를 다루었지만, 문자열이나 다른 객체를 포함하는 리스트에도 동일하게 적용할 수 있습니다.

파이썬에서 리스트의 리스트를 1차원 리스트로 만드는 샘플 코드

다양한 방법으로 리스트의 리스트를 1차원 리스트로 만들 수 있다는 것을 설명드렸습니다. 각 방법에 대한 더 자세한 설명과 함께 좀 더 다양한 예시를 보여드리겠습니다.

for 루프를 이용한 방법

list_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]
flat_list = []

for sublist in list_of_lists:
    for item in sublist:
        flat_list.append(item)

print(flat_list)  # 출력: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

• 설명: 가장 기본적인 방법으로, 두 개의 중첩된 for 루프를 사용하여 각 요소를 순서대로 flat_list에 추가합니다.

List Comprehension을 이용한 방법

list_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]
flat_list = [item for sublist in list_of_lists for item in sublist]

print(flat_list)  # 출력: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

• 설명: for 루프를 한 줄로 간결하게 표현한 방법입니다. 가독성이 좋고 성능도 우수합니다.

itertools.chain()을 이용한 방법

import itertools

list_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]
flat_list = list(itertools.chain(*list_of_lists))

print(flat_list)  # 출력: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

• 설명: itertools 모듈의 chain() 함수를 사용하여 여러 이터러블을 연결합니다. * 표기법은 언패킹 연산자로, list_of_lists의 각 요소(즉, 내부 리스트)를 개별 인수로 전달하는 효과를 냅니다.

numpy.ravel()을 이용한 방법

import numpy as np

list_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]
flat_list = np.array(list_of_lists).ravel().tolist()

print(flat_list)  # 출력: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

• 설명: NumPy 배열로 변환한 후 ravel() 함수를 사용하여 1차원 배열로 펼치고, 다시 리스트로 변환합니다. NumPy는 대규모 배열 처리에 효율적이지만, 추가적인 라이브러리 설치가 필요합니다.

sum() 함수를 이용한 방법 (단순한 경우에만 권장)

list_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]
flat_list = sum(list_of_lists, [])

print(flat_list)  # 출력: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

• 설명: sum() 함수는 일반적으로 숫자를 더하는 데 사용되지만, 시작 값을 리스트로 설정하면 리스트를 연결하는 데 사용할 수 있습니다. 하지만 성능이 좋지 않고, 모든 요소가 리스트여야 한다는 제약이 있습니다.

다양한 예시

• 다른 데이터 타입:

  list_of_lists = [['apple', 'banana'], ['orange', 'grape']]
  flat_list = [item for sublist in list_of_lists for item in sublist]
  

• 중첩된 리스트:

  list_of_lists = [[1, [2, 3]], [4, 5]]
  # 위의 방법들을 적절히 조합하여 풀 수 있습니다.
  

어떤 방법을 선택해야 할까요?

• 가독성: List Comprehension이 일반적으로 가장 가독성이 좋습니다.
• 성능: List Comprehension이나 itertools.chain()이 일반적으로 빠릅니다. NumPy는 대규모 배열 처리에 특화되어 있습니다.
• 데이터 타입: NumPy는 숫자 데이터 처리에 특화되어 있습니다.
• 간결함: sum() 함수는 간결하지만 성능과 제약이 있습니다.

파이썬에서 리스트의 리스트를 1차원 리스트로 만드는 다양한 방법

이미 몇 가지 방법을 소개해 드렸지만, 좀 더 다양한 방법과 각 방법의 장단점을 비교하여 설명해 드리겠습니다.

for 루프를 이용한 방법

• 장점: 가장 직관적이고 이해하기 쉽습니다.
• 단점: 코드가 길어질 수 있으며, 다른 방법에 비해 성능이 상대적으로 느릴 수 있습니다.

list_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]
flat_list = []

for sublist in list_of_lists:
    for item in sublist:
        flat_list.append(item)

List Comprehension을 이용한 방법

• 장점: 간결하고 파이썬스러운 표현 방식입니다. 성능도 우수합니다.
• 단점: 복잡한 로직을 표현하기에는 다소 어려울 수 있습니다.

list_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]
flat_list = [item for sublist in list_of_lists for item in sublist]

itertools.chain()을 이용한 방법

• 장점: 여러 이터러블을 효율적으로 연결할 수 있습니다.
• 단점: itertools 모듈을 임포트해야 합니다.

import itertools

list_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]
flat_list = list(itertools.chain(*list_of_lists))

numpy.ravel()을 이용한 방법

• 장점: NumPy 배열에 특화된 함수로, 대규모 데이터 처리에 효율적입니다.
• 단점: NumPy 라이브러리를 설치해야 합니다.

import numpy as np

list_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]
flat_list = np.array(list_of_lists).ravel().tolist()

sum() 함수를 이용한 방법 (단순한 경우에만 권장)

• 장점: 간결하지만, 모든 요소가 리스트여야 합니다.
• 단점: 성능이 좋지 않으며, 다른 방법에 비해 유연성이 떨어집니다.

list_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]
flat_list = sum(list_of_lists, [])

functools.reduce()와 operator.add()를 이용한 방법

from functools import reduce
from operator import add

list_of_lists = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8]]
flat_list = reduce(add, list_of_lists)

• 장점: 함수형 프로그래밍 스타일을 선호하는 경우 사용할 수 있습니다.
• 단점: 다소 복잡해 보일 수 있습니다.

어떤 방법을 선택해야 할까요?

• 성능: 대규모 데이터 처리에는 NumPy가 유리합니다.
• 유연성: itertools.chain()은 다양한 상황에 적용할 수 있습니다.

추가 고려 사항:

• 깊이가 다른 리스트: 재귀 함수를 사용하거나, nested list comprehension을 활용할 수 있습니다.
• 다양한 데이터 타입: 위의 방법들은 어떤 데이터 타입에도 적용할 수 있습니다.

예시:

# 깊이가 다른 리스트
list_of_lists = [[1, 2, [3, 4]], [5]]
flat_list = [item for sublist in list_of_lists for item in (sublist if isinstance(sublist, list) else [sublist])]

# 다양한 데이터 타입
list_of_lists = [[1, 'a'], [2, 'b']]
flat_list = [item for sublist in list_of_lists for item in sublist]