python3zip函數(shù) pythonzip方法

python中zip函數(shù)有哪些高級用法

zip() ?功能是從參數(shù)的多個迭代器中選取元素組合成一個新的迭代器。顧名思義，它就是一個將對象進行打包和解包的函數(shù)。

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它可以傳入的參數(shù)包括；元組、列表、字典等迭代器

它返回一個zip對象，其內(nèi)部元素為元組，一組一組的，可以轉(zhuǎn)化為列表或元組，這里要強調(diào)一下，Python2和Python3中返回的zip對象有所不同。

Python3中zip()函數(shù)再不再返回list對象，但是可以通過list強行轉(zhuǎn)換。（類似的函數(shù)變化還有dictionary關(guān)聯(lián)的keys()、values()、items()，map()，filter()）。

打包zip(iterables)

上面的代碼使用的環(huán)境是Python3.6，其中l(wèi)ist (z)操作就是強制轉(zhuǎn)換。注意一個問題，a和b這兩個列表是不同長短的，這時候zip函數(shù)就會匹配完最短的那個便結(jié)束。

當zip函數(shù)的參數(shù)只有一個時，它將從iterable中依次取一個元素，組成一個元組。

解包zip(*iterables)

解包，zip 相反，可理解為解壓，返回多維矩陣形式，有幾個組元素就返回幾維的。

比如，下面我是用三個列表組合起來的迭代式，那么解壓后就返回三維的矩陣

zip高級用法

講完了基本的再來說一下該函數(shù)的高級用法。高級用法離不開一個詞：Pythonic，就是將代碼寫的更優(yōu)雅美觀，看起來有逼格！

1. 列表推導

例如：

a = [1,2,3,4]

b = [5,6,7,8]

我們要同時遍歷a、b，且要對它們進行操作，那就要放在同一個for循環(huán)內(nèi)，zip函數(shù)正好合適

注意：如果是Python2環(huán)境中，要使用izip才能提高效率。

當然，如果你需要對下標進行操作，那么還需要加上enumerate函數(shù)

2. 使用zip創(chuàng)建鍵值對，zip方法返回的是一個元組，用它來創(chuàng)建鍵值對，簡單明了。

請簡述zip函數(shù)的功能及Python.3.x中使用zip函數(shù)生成列表的方法。

一、zip函數(shù)的功能如下：

將可迭代的對象作為參數(shù)，將對象中對應的元素打包成一個個元組，然后返回由這些元組組成的列表。當各個迭代器中元素的個數(shù)不一致時，則返回列表中長度最短的情況，利用 *號操作符，可以將元組解壓為列表。

二、Python.3.x中使用zip函數(shù)生成列表的方法如下：

1、作出說明，使用zip函數(shù)將可迭代的對象作為參數(shù)。

2、將對象中對應的元素打包成一個個元組。

3、用zip函數(shù)平行地遍歷多個迭代器，如果可迭代對象的長度不相同將按短的序列為準。

4、遍歷過程中產(chǎn)生元組，Python.3.x會把元組生成好，然后生成列表。

python中zip函數(shù)詳解

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

b=[5,9,2,4,5,7,3,1,7]

c=list(zip(a,b))#打包

print(c)

輸出內(nèi)容：[[1,5],[2,9],[3,2],[4,4],[5,5],[6,7],[7,3],[8,1],[9,7]]

d=list(zip(*c))#解包

print(d)

輸出內(nèi)容：[[1,2,3,4,5,6,7,8,9],[5,9,2,4,5,7,3,1,7]]

python zip函數(shù)的用法

定義：zip([iterable,

...])

zip()是Python的一個內(nèi)建函數(shù)，它接受一系列可迭代的對象作為參數(shù)，將對象中對應的元素打包成一個個tuple（元組），然后返回由這些

tuples組成的list（列表）。若傳入?yún)?shù)的長度不等，則返回list的長度和參數(shù)中長度最短的對象相同。利用*號操作符，可以將list

unzip（解壓），看下面的例子就明白了：

1

2

3

4

5

6

7

8

9

a

=

[1,2,3]

b

=

[4,5,6]

c

=

[4,5,6,7,8]

zipped

=

zip(a,b)

[(1,

4),

(2,

5),

(3,

6)]

zip(a,c)

[(1,

4),

(2,

5),

(3,

6)]

zip(*zipped)

[(1,

2,

3),

(4,

5,

6)]

對于這個并不是很常用函數(shù)，下面舉幾個例子說明它的用法：

*

二維矩陣變換（矩陣的行列互換）

比如我們有一個由列表描述的二維矩陣

a

=

[[1,

2,

3],

[4,

5,

6],

[7,

8,

9]]

通過python列表推導的方法，我們也能輕易完成這個任務

1

2

print

[

[row[col]

for

row

in

a]

for

col

in

range(len(a[0]))]

[[1,

4,

7],

[2,

5,

8],

[3,

6,

9]]

另外一種讓人困惑的方法就是利用zip函數(shù)：

1

2

3

4

5

a

=

[[1,

2,

3],

[4,

5,

6],

[7,

8,

9]]

zip(*a)

[(1,

4,

7),

(2,

5,

8),

(3,

6,

9)]

map(list,zip(*a))

[[1,

4,

7],

[2,

5,

8],

[3,

6,

9]]

這種方法速度更快但也更難以理解，將list看成tuple解壓，恰好得到我們“行列互換”的效果，再通過對每個元素應用list()函數(shù)，將tuple轉(zhuǎn)換為list

*

以指定概率獲取元素

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

import

random

def

random_pick(seq,probabilities):

x

=

random.uniform(0,

1)

cumulative_probability

=

0.0

for

item,

item_probability

in

zip(seq,

probabilities):

cumulative_probability

+=

item_probability

if

x

cumulative_probability:

break

return

item

for

i

in

range(15):

random_pick("abc",[0.1,0.3,0.6])

'c'

'b'

'c'

'c'

'a'

'b'

'c'

'c'

'c'

'a'

'b'

'b'

'c'

'a'

'c'

這個函數(shù)有個限制，指定概率的列表必須和元素一一對應，而且和為1，否則這個函數(shù)可能不能像預想的那樣工作。

稍微解釋下，先利用random.uniform()函數(shù)生成一個0-1之間的隨機數(shù)并復制給x，利用zip()函數(shù)將元素和他對應的概率打包成tuple，然后將每個元素的概率進行疊加，直到和大于x終止循環(huán)

這樣，”a”被選中的概率就是x取值位于0-0.1的概率，同理”b”為0.1-0.4，”c”為0.4-1.0，假設(shè)x是在0-1之間平均取值的，顯然我們的目的已經(jīng)達到

Python版本3.3有zip這個用法嗎？

當然是有的！下面具體分析不同：\x0d\x0a\x0d\x0azip方法在Python 2 和Python 3中的不同\x0d\x0a\x0d\x0a為何有這種不同\x0d\x0a更多注解\x0d\x0a\x0d\x0a問題一：zip方法在Python 2 和Python 3中的不同\x0d\x0aPython 2 的代碼演示：\x0d\x0a$ python2\x0d\x0a a = zip((1, 2), (3, 4))\x0d\x0a a\x0d\x0a[(1, 2), (3, 4)]\x0d\x0a# 可以看到這里返回的是一個list\x0d\x0a\x0d\x0aPython 3 的代碼演示：\x0d\x0a$ python3\x0d\x0a a = zip((1, 2), (3, 4))\x0d\x0a a\x0d\x0a\x0d\x0a# 可以看到這里返回的是一個對象，這里就是2和3的不同點\x0d\x0a dir(a) # 查看a的相關(guān)屬性\x0d\x0a['__class__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__']\x0d\x0a# 這里值得注意的是 '__iter__' 和 '__next__' 方法，說明a是一個支持遍歷的對象\x0d\x0a# 既然知道了a是一個支持遍歷的對象，我們也就基本明白了a的用法了\x0d\x0a### 和Python2的區(qū)別（一）：返回的是一個支持遍歷的對象，而不是一個list本身\x0d\x0a for i in a: print i # in 方法\x0d\x0a...\x0d\x0a(1, 3)\x0d\x0a(2, 4)\x0d\x0a next(a) # 我們測試__next__方法\x0d\x0aTraceback (most recent call last):\x0d\x0a File "", line 1, in \x0d\x0aStopIteration # 說明next方法是支持的，但是這里也說明了對象只能遍歷一次\x0d\x0a a = zip((1, 2), (3, 4)) # 這里需要重新賦值，因為這個對象只能遍歷一次\x0d\x0a next(a)\x0d\x0a(1, 3) # 運行良好\x0d\x0a### 返回的對象支持遍歷的操作\x0d\x0a\x0d\x0a問題二：為何有這種不同\x0d\x0a我想最重要的原因是節(jié)約了不少的內(nèi)存吧。Python的運行效率和編譯類型的語言自然是沒法比，但是能優(yōu)化就優(yōu)化一點吧~誰不想有更高的追求呢。\x0d\x0a問題三：更多注解\x0d\x0a這個zip在不同版本的不同反應了python的一個演變：大部分返回list的函數(shù)不在返回list，而是返回一個支持遍歷的對象，比如map、fiter之類的，基本的例子如下：\x0d\x0a$ python3\x0d\x0a a = map(abs, [1, 2, -3])\x0d\x0a a\x0d\x0a\x0d\x0a list(a) # 如果不習慣，可以自己手動轉(zhuǎn)化為list，也是寫兼容代碼需要注意的地方\x0d\x0a[1, 2, 3]\x0d\x0a\x0d\x0a$ python2\x0d\x0a a = map(abs, [1, 2, -3])\x0d\x0a a\x0d\x0a[1, 2, 3]

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