如果没有numpy（
ndarray.flatten），一种使用方式
chain.from_iterable是
itertools.chain：
>>> list(chain.from_iterable([[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]]))[1, 2, 3, 1, 2, 1, 4, 5, 6, 7]
或者作为另一种Python方式，您可以使用 列表理解 ：
[j for sub in [[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]] for j in sub]
另一个非常适合短列表的功能方法也可以
reduce在Python2和
functools.reducePython3中使用（不要将其用于长列表）：
In [4]: from functools import reduce # Python3In [5]: reduce(lambda x,y :x+y ,[[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]])Out[5]: [1, 2, 3, 1, 2, 1, 4, 5, 6, 7]
为了使其更快一点，您可以使用
operator.add内置，而不是
lambda：
In [6]: from operator import addIn [7]: reduce(add ,[[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]])Out[7]: [1, 2, 3, 1, 2, 1, 4, 5, 6, 7]In [8]: %timeit reduce(lambda x,y :x+y ,[[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]])789 ns ± 7.3 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)In [9]: %timeit reduce(add ,[[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]])635 ns ± 4.38 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000000 loops each)
基准：
:~$ python -m timeit "from itertools import chain;chain.from_iterable([[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]])"1000000 loops, best of 3: 1.58 usec per loop:~$ python -m timeit "reduce(lambda x,y :x+y ,[[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]])"1000000 loops, best of 3: 0.791 usec per loop:~$ python -m timeit "[j for i in [[1,2,3],[1,2],[1,4,5,6,7]] for j in i]"1000000 loops, best of 3: 0.784 usec per loop
使用@Will答案的基准测试
sum（对于短列表而言，它的速度很快，但对于长列表而言，它的速度很快）：
:~$ python -m timeit "sum([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]], [])"1000000 loops, best of 3: 0.575 usec per loop:~$ python -m timeit "sum([range(100),range(100)], [])"100000 loops, best of 3: 2.27 usec per loop:~$ python -m timeit "reduce(lambda x,y :x+y ,[range(100),range(100)])"100000 loops, best of 3: 2.1 usec per loop
