【Python】2次元リストを1次元リストに変換する4つの方法を解説

2023-06-222024-07-15

この記事では、初心者でも理解しやすいように、リスト内包表記、itertools.chain、sum関数、numpy.flattenの4つの方法を使って2次元リストを1次元リストに変換する方法を解説します。

それぞれの方法の基本から具体的な例、メリットとデメリットまで詳しく説明しますので、ぜひ参考にしてください。

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リスト内包表記を使った方法

リスト内包表記は、Pythonのリストを簡潔に作成するための強力な機能です。

特に、リストの要素を変換したりフィルタリングしたりする場合に非常に便利です。

ここでは、リスト内包表記を使って2次元リストを1次元リストに変換する方法について解説します。

リスト内包表記の基本

リスト内包表記は、リストを生成するための簡潔な方法です。

基本的な構文は以下の通りです。

[式 for 要素 in イテラブル]

例えば、0から9までの数値を含むリストを作成する場合、以下のように書くことができます。

numbers = [i for i in range(10)]
print(numbers)  # 出力: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

2次元リストを1次元リストに変換する例

2次元リストを1次元リストに変換するためには、リスト内包表記をネストして使用します。

具体的には、外側のループで各サブリストを取り出し、内側のループでそのサブリストの各要素を取り出します。

以下に具体的な例を示します。

# 2次元リストの例
matrix = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]
# リスト内包表記を使って1次元リストに変換
flattened_list = [item for sublist in matrix for item in sublist]
print(flattened_list)  # 出力: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

この例では、matrixという2次元リストをflattened_listという1次元リストに変換しています。

内側のループで各サブリストの要素を取り出し、外側のループでそのサブリストを順に処理しています。

メリットとデメリット

メリット

簡潔で読みやすい: リスト内包表記は非常に簡潔で、コードの可読性が高いです。
パフォーマンスが良い: 通常のforループを使うよりも高速に動作することが多いです。
一行で書ける: 複雑な処理を一行で書けるため、コードが短くなります。

デメリット

可読性の低下: 複雑なリスト内包表記は逆に可読性を損なうことがあります。
デバッグが難しい: 一行で書かれているため、エラーが発生した場合にデバッグが難しくなることがあります。
ネストが深いと理解しづらい: ネストが深くなると、リスト内包表記の構造を理解するのが難しくなります。

リスト内包表記は非常に便利なツールですが、使い方には注意が必要です。

特に、コードの可読性を保つために、適切なコメントを追加することをお勧めします。

itertools.chainを使った方法

itertools.chainの基本

itertoolsはPythonの標準ライブラリで、効率的なループ処理をサポートするためのツールが多数含まれています。

その中でもitertools.chainは、複数のイテラブル(リストやタプルなど)を一つにまとめるための関数です。

itertools.chainを使うことで、複数のリストを連結して一つのリストとして扱うことができます。

これを利用して、2次元リストを1次元リストに変換することが可能です。

2次元リストを1次元リストに変換する例

それでは、具体的な例を見てみましょう。

以下のコードは、2次元リストをitertools.chainを使って1次元リストに変換する方法を示しています。

import itertools
# 2次元リストの定義
two_dim_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# itertools.chainを使って1次元リストに変換
one_dim_list = list(itertools.chain(*two_dim_list))
print(one_dim_list)

このコードを実行すると、以下のような結果が得られます。

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

コードの解説

import itertoolsでitertoolsモジュールをインポートします。
two_dim_listという2次元リストを定義します。
itertools.chain(*two_dim_list)を使って、2次元リストを1次元リストに変換します。

ここで、*two_dim_listはリストのアンパックを行い、各サブリストを個別の引数としてchainに渡します。

最後に、list()関数を使って、chainオブジェクトをリストに変換します。

メリットとデメリット

メリット

シンプルで直感的: itertools.chainを使うことで、コードがシンプルで読みやすくなります。
効率的: itertools.chainはメモリ効率が良く、大規模なデータセットでも高速に動作します。
標準ライブラリ: 追加のインストールが不要で、Pythonの標準ライブラリとして利用できます。

デメリット

可読性の低下: 初心者にはitertools.chainの使い方が直感的でない場合があります。
依存関係: itertoolsモジュールに依存するため、他の言語や環境に移植する際に注意が必要です。

以上が、itertools.chainを使って2次元リストを1次元リストに変換する方法です。

この方法は、特に大規模なデータセットを扱う際に有効ですので、ぜひ試してみてください。

sum関数を使った方法

sum関数の基本

Pythonのsum関数は、リストやタプルなどのシーケンスの要素を合計するために使用されます。

通常、数値のリストを合計するために使われますが、実はリストのリストを平坦化するためにも利用できます。

基本的な使い方は以下の通りです：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total = sum(numbers)
print(total)  # 出力: 15

2次元リストを1次元リストに変換する例

sum関数を使って2次元リストを1次元リストに変換する方法は、sum関数の第二引数に空のリスト[]を渡すことで実現できます。

これにより、リストのリストが平坦化されます。

以下に具体的な例を示します：

# 2次元リストの定義
matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# sum関数を使って1次元リストに変換
flattened_list = sum(matrix, [])
# 結果の表示
print(flattened_list)  # 出力: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

この方法では、sum関数が各リストを順に結合していくため、最終的に1次元リストが得られます。

メリットとデメリット

メリット

シンプルで直感的: sum関数を使う方法は非常にシンプルで、コードが直感的に理解しやすいです。
標準ライブラリのみで実現可能: 追加のライブラリをインストールする必要がなく、Pythonの標準ライブラリだけで実現できます。

デメリット

パフォーマンスの問題: sum関数はリストの結合を繰り返すため、大きなリストに対してはパフォーマンスが低下する可能性があります。

特に、リストのサイズが大きくなると、計算時間が増加します。

非数値要素の扱い: sum関数は通常、数値の合計を計算するために設計されているため、非数値要素を含むリストに対しては適用が難しい場合があります。

以上のように、sum関数を使った方法はシンプルで使いやすい反面、パフォーマンスや特定のケースでの制約があるため、用途に応じて他の方法と使い分けることが重要です。

numpy.flattenを使った方法

numpyライブラリの基本

numpyは、Pythonで数値計算を行うための強力なライブラリです。

特に多次元配列(ndarray)を効率的に操作するための機能が豊富に揃っています。

numpyを使うことで、複雑な数値計算やデータ操作を簡単に行うことができます。

まず、numpyを使用するためには、ライブラリをインストールする必要があります。

以下のコマンドを実行してインストールしてください。

pip install numpy

numpy.flattenの使い方

numpyには、配列を1次元に変換するためのメソッドとしてflattenがあります。

このメソッドを使うことで、2次元リストを簡単に1次元リストに変換することができます。

以下に、numpy.flattenの基本的な使い方を示します。

import numpy as np
# 2次元リストを作成
two_dim_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# 2次元リストをnumpy配列に変換
np_array = np.array(two_dim_list)
# numpy配列を1次元に変換
flattened_array = np_array.flatten()
print(flattened_array)

2次元リストを1次元リストに変換する例

具体的な例を見てみましょう。

以下のコードでは、2次元リストをnumpyを使って1次元リストに変換しています。

import numpy as np
# 2次元リストを作成
two_dim_list = [[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]
# 2次元リストをnumpy配列に変換
np_array = np.array(two_dim_list)
# numpy配列を1次元に変換
flattened_array = np_array.flatten()
print(flattened_array)

このコードを実行すると、以下のような結果が得られます。