
Python中zip()函數(shù)用法實(shí)例教程
本文實(shí)例講述了Python中zip()函數(shù)的定義及用法,相信對(duì)于Python初學(xué)者有一定的借鑒價(jià)值。詳情如下:
一、定義:
zip([iterable, ...])
zip()是Python的一個(gè)內(nèi)建函數(shù),它接受一系列可迭代的對(duì)象作為參數(shù),將對(duì)象中對(duì)應(yīng)的元素打包成一個(gè)個(gè)tuple(元組),然后返回由這些tuples組成的list(列表)。若傳入?yún)?shù)的長(zhǎng)度不等,則返回list的長(zhǎng)度和參數(shù)中長(zhǎng)度最短的對(duì)象相同。利用*號(hào)操作符,可以將list unzip(解壓)。
二、用法示例:
讀者看看下面的例子,對(duì)zip()函數(shù)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)]
對(duì)于這個(gè)并不是很常用函數(shù),下面舉幾個(gè)例子說(shuō)明它的用法:
1.二維矩陣變換(矩陣的行列互換)
比如我們有一個(gè)由列表描述的二維矩陣
a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
通過(guò)python列表推導(dǎo)的方法,我們也能輕易完成這個(gè)任務(wù)
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(shù):
>>> 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(guò)對(duì)每個(gè)元素應(yīng)用list()函數(shù),將tuple轉(zhuǎn)換為list
2.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(gè)函數(shù)有個(gè)限制,指定概率的列表必須和元素一一對(duì)應(yīng),而且和為1,否則這個(gè)函數(shù)可能不能像預(yù)想的那樣工作。
這里需要稍微解釋下,先利用random.uniform()函數(shù)生成一個(gè)0-1之間的隨機(jī)數(shù)并復(fù)制給x,利用zip()函數(shù)將元素和他對(duì)應(yīng)的概率打包成tuple,然后將每個(gè)元素的概率進(jìn)行疊加,直到和大于x終止循環(huán)
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(shè)x是在0-1之間平均取值的,顯然我們的目的已經(jīng)達(dá)到。
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