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pythonzip函数 python3zip函数
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python中zip函数详解
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)
输出内容：[[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)
输出内容：[[1,2,3,4,5,6,7,8,9],[5,9,2,4,5,7,3,1,7]]
相关问答
Q1: python zip函数的用法
定义pythonzip函数：zip([iterable,
...])
zip()是Python的一个内建函数pythonzip函数，它接受一系列可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个tuple（元组），然后返回由这些
tuples组成的list（列表）。若传入参数的长度不等，则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用*号操作符，可以将list
unzip（解压），看下面的例子就明白了：
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6
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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)]
对于这个并不是很常用函数，下面举几个例子说明它的用法：
*
二维矩阵变换（矩阵的行列互换）
比如pythonzip函数我们有一个由列表描述的二维矩阵
a
=
[[1,
2,
3],
[4,
5,
6],
[7,
8,
9]]
通过python列表推导的方法，pythonzip函数我们也能轻易完成这个任务
1
2
[
[row[col]
for
row
in
a]
for
col
in
range(len(a[0]))]
[[1,
4,
7],
[2,
5,
8],
[3,
6,
9]]
另外一种让人困惑的方法就是利用zip函数：
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]]
这种方法速度更快但也更难以理解，将list看成tuple解压，恰好得到我们“行列互换”的效果，再通过对每个元素应用list()函数，将tuple转换为list
*
以指定概率获取元素
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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'
这个函数有个限制，指定概率的列表必须和元素一一对应，而且和为1，否则这个函数可能不能像预想的那样工作。
稍微解释下，先利用random.uniform()函数生成一个0-1之间的随机数并复制给x，利用zip()函数将元素和pythonzip函数他对应的概率打包成tuple，然后将每个元素的概率进行叠加，直到和大于x终止循环
这样，”a”被选中的概率就是x取值位于0-0.1的概率，同理”b”为0.1-0.4，”c”为0.4-1.0，假设x是在0-1之间平均取值的，显然我们的目的已经达到
Q2: 请简述zip函数的功能及Python.3.x中使用zip函数生成列表的方法。
一、zip函数的功能如下：
将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。当各个迭代器中元素的个数不一致时，则返回列表中长度最短的情况，利用 *号操作符，可以将元组解压为列表。
二、Python.3.x中使用zip函数生成列表的方法如下：
1、作出说明，使用zip函数将可迭代的对象作为参数。
2、将对象中对应的元素打包成一个个元组。
3、用zip函数平行地遍历多个迭代器，如果可迭代对象的长度不相同将按短的序列为准。
4、遍历过程中产生元组，Python.3.x会把元组生成好，然后生成列表。
Q3: Python 之内置函数：filter、map、reduce、zip、enumerate
这几个函数在 Python 里面被称为高阶函数，本文主要学习它们的用法。
filter 函数原型如下：
第一个参数是判断函数（返回结果需要是 True 或者 False），第二个为序列，该函数将对 iterable 序列依次执行 function(item) 操作，返回结果是过滤之后结果组成的序列。
简单记忆：对序列中的元素进行筛选，获取符合条件的序列。
返回结果为： ，使用 list 函数可以输入序列内容。
map 函数原型如下：
该函数运行之后生成一个 list，第一个参数是函数、第二个参数是一个或多个序列；
下述代码是一个简单的测试案例：
上述代码运行完毕，得到的结果是： 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到结果。
map 函数的第一个参数，可以有多个参数，当这种情况出现后，后面的第二个参数需要是多个序列。
map 函数解决的问题：
reduce 函数原型如下：
第一个参数是函数，第二个参数是序列，返回计算结果之后的值。该函数价值在于滚动计算应用于列表中的连续值。
测试代码如下：
最终的结果是 6，如果设置第三个参数为 4，可以运行代码查看结果，最后得到的结论是，第三个参数表示初始值，即累加操作初始的数值。
简单记忆：对序列内所有元素进行累计操作。
zip 函数原型如下：
zip 函数将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
如果各个迭代器的元素个数不一样，则返回列表长度与最短的对象相同，利用星号（ * ）操作符，可以将元组解压为列表。
测试代码如下：
展示如何利用 * 操作符：
输出结果如下：
简单记忆：zip 的功能是映射多个容器的相似索引，可以方便用于来构造字典。
enumerate 函数原型如下：
参数说明：
该函数用于将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。
测试代码如下：
返回结果为： 。
本文涉及的函数可以与 lambda 表达式进行结合，能大幅度提高编码效率。最好的学习资料永远是官方手册
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