python中的zip()函数
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python中的zip()函数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
本文转自:http://www.jb51.net/article/53051.htm
本文实例讲述了Python中zip()函数的定义及用法,相信对于Python初学者有一定的借鉴价值。详情如下:
一、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)。
二、用法示例:
读者看看下面的例子,对zip()函数的基本用法就可以明白了:
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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:
1.二维矩阵变换(矩阵的行列互换)
比如我们有一个由列表描述的二维矩阵
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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
2.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。
这里需要稍微解释下,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。
以上是关于python中的zip()函数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章