pythonzip函数 Python unzip
python中zip函数有哪些高级用法
zip() 功能是从参数的多个迭代器中选取元素组合成一个新的迭代器。顾名思义,它就是一个将对象进行打包和解包的函数。
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它可以传入的参数包括;元组、列表、字典等迭代器
它返回一个zip对象,其内部元素为元组,一组一组的,可以转化为列表或元组,这里要强调一下,Python2和Python3中返回的zip对象有所不同。
Python3中zip()函数再不再返回list对象,但是可以通过list强行转换。(类似的函数变化还有dictionary关联的keys()、values()、items(),map(),filter())。
打包zip(iterables)
上面的代码使用的环境是Python3.6,其中list (z)操作就是强制转换。注意一个问题,a和b这两个列表是不同长短的,这时候zip函数就会匹配完最短的那个便结束。
当zip函数的参数只有一个时,它将从iterable中依次取一个元素,组成一个元组。
解包zip(*iterables)
解包,zip 相反,可理解为解压,返回多维矩阵形式,有几个组元素就返回几维的。
比如,下面我是用三个列表组合起来的迭代式,那么解压后就返回三维的矩阵
zip高级用法
讲完了基本的再来说一下该函数的高级用法。高级用法离不开一个词:Pythonic,就是将代码写的更优雅美观,看起来有逼格!
1. 列表推导
例如:
a = [1,2,3,4]
b = [5,6,7,8]
我们要同时遍历a、b,且要对它们进行操作,那就要放在同一个for循环内,zip函数正好合适
注意:如果是Python2环境中,要使用izip才能提高效率。
当然,如果你需要对下标进行操作,那么还需要加上enumerate函数
2. 使用zip创建键值对,zip方法返回的是一个元组,用它来创建键值对,简单明了。
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。
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]]
python zip函数的用法
定义:zip([iterable, ...])
zip()是Python的一个内建函数,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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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,我们也能轻易完成这个任务
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print [ [row[col] for row in a] for col in range(len(a[0]))] [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
另外一种让人困惑的方法就是利用zip函数:
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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
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