怎么在python中使用 zip函數

怎么在python中使用 zip函數？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

python中zip()函數用法舉例

定義：zip([iterable, ...])

　　zip()是Python的一個內建函數，它接受一系列可迭代的對象作為參數，將對象中對應的元素打包成一個個tuple（元組），然后返回由這些tuples組成的list（列表）。若傳入參數的長度不等，則返回list的長度和參數中長度最短的對象相同。利用*號操作符，可以將list unzip（解壓），看下面的例子就明白了：

示例1

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
z = [7, 8, 9]
 
xyz = zip(x, y, z)

print xyz運行的結果是：

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

示例2，在兩個list長度不相等時的情況：

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6, 7]
xy = zip(x, y)

print xy運行的結果是：

[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

示例3

>>> name=('jack','beginman','sony','pcky')
>>> age=(2001,2003,2005,2000)
>>> for a,n in zip(name,age):
  print a,n

輸出：

jack 2001 beginman 2003 sony 2005 pcky 2000

示例4，只有一個list的情況：

x = [1, 2, 3]
x = zip(x)

print x運行的結果是：

[(1,), (2,), (3,)]

示例5：

搭配for循環，支持并行迭代操作方法 zip()方法用在for循環中，就會支持并行迭代：

　　l1 = [2,3,4]
　　l2 = [4,5,6]
　　for (x,y) in zip(l1,l2):
　　　　 print x,y,'--',x*y
2 4 -- 8
3 5 -- 15
4 6 -- 24

其實它的工作原理就是使用了zip()的結果，在for循環里解包zip結果中的元組，用元組賦值運算。就好像(x,y)=(2,6)，賦值、序列解包操作。在對文件的操作中我們也會用到遍歷，例如Python遍歷文件夾目錄與文件操作，就是很方便實用的。

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示例6：二維矩陣變換（矩陣的行列互換）

　　比如我們有一個由列表描述的二維矩陣 ，a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]，通過python列表推導的方法，我們也能輕易完成這個任務

　print [ [row[col] for row in a] for col in range(len(a[0]))] [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

　　另外一種讓人困惑的方法就是利用zip函數：　　

　　>>> 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]] 　　

　　這種方法速度更快但也更難以理解，將list看成tuple解壓，恰好得到我們“行列互換”的效果，再通過對每個元素應用list()函數，將tuple轉換為list

示例7：以指定概率獲取元素

>>> 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'

這個函數有個限制，指定概率的列表必須和元素一一對應，而且和為1，否則這個函數可能不能像預想的那樣工作。稍微解釋下，先利用random.uniform()函數生成一個0-1之間的隨機數并復制給x，利用zip()函數將元素和他對應的概率打包成tuple，然后將每個元素的概率進行疊加，直到和大于x終止循環

這樣，”a”被選中的概率就是x取值位于0-0.1的概率，同理”b”為0.1-0.4，”c”為0.4-1.0，假設x是在0-1之間平均取值的，顯然我們的目的已經達到

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