python 中zip()函数

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] forrow ina] forcol inrange(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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>>>importrandom

>>>defrandom_pick(seq,probabilities):

 x=random.uniform(0,1)

 cumulative_probability=0.0

 foritem, item_probability inzip(seq, probabilities):

 cumulative_probability+=item_probability

 ifx < cumulative_probability: break

 returnitem

 

>>>fori inrange(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。