时间:2021-05-22
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:
>>> 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
通过python列表推导的方法,我们也能轻易完成这个任务
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:
>>> 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
>>> 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。
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