python zip函数的用法_ZH奶酪:Python中zip函数的使用方法

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:

>>> 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)]

(1)二维矩阵转置

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

(从下边的代码也可以看出这种one-line for-loop的index顺序从左向右依次是维数)

print [ [row[col] for row in a] for col in range(len(a[0]))]

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

另外一种方法就是利用zip函数:

>>> 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

zip(*a):将list看成tuple解压,恰好得到我们“行列互换”的效果;

map(list,zip(*a)):再通过对每个元素应用list()函数,将tuple转换为list;

zip函数接受任意多个序列作为参数,将所有序列按相同的索引组合成一个元素是各个序列合并成的tuple的新序列,新的序列的长度以参数中最短的序列为准。另外(*)操作符与zip函数配合可以实现与zip相反的功能,即将合并的序列拆成多个tuple。

①tuple的新序列

>>>x=[1,2,3],y=['a','b','c']>>>zip(x,y)

[(1,'a'),(2,'b'),(3,'c')]

②新的序列的长度以参数中最短的序列为准.

>>>x=[1,2],y=['a','b','c']>>>zip(x,y)

[(1,'a'),(2,'b')]

③(*)操作符与zip函数配合可以实现与zip相反的功能,即将合并的序列拆成多个tuple。

>>>x=[1,2,3],y=['a','b','c']>>>zip(*zip(x,y))

[(1,2,3),('a','b','c')]

(2)以指定概率获取元素

>>>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_probabilityif x

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。

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

References:

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