python 的内置方法zip()介绍

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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），看下面的例子就明白了：

1.  
   >>> a = [1,2,3]
2.  
   >>> b = [4,5,6]
3.  
   >>> c = [4,5,6,7,8]
4.  
   >>> zipped = zip(a,b)
5.  
   [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
6.  
   >>> zip(a,c)
7.  
   [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
8.  
   >>> zip(*zipped)
9.  
   [(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：

* 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
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

1.  
   print [ [row[col] for row in a] for col in range(len(a[0]))]
2.  
   [[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：

1.  
   >>> a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
2.  
   >>> zip(*a)
3.  
   [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]
4.  
   >>> map(list,zip(*a))
5.  
   [[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

* 以指定概率获取元素

1.  
   >>> import random
2.  
   >>> def random_pick(seq,probabilities):
3.  
   x = random.uniform(0, 1)
4.  
   cumulative_probability = 0.0
5.  
   for item, item_probability in zip(seq, probabilities):
6.  
   cumulative_probability += item_probability
7.  
   if x < cumulative_probability: break
8.  
   return item
9.  
    
10.  
    >>> for i in range(15):
11.  
    random_pick("abc",[0.1,0.3,0.6])
12.  
     
13.  
    'c'
14.  
    'b'
15.  
    'c'
16.  
    'c'
17.  
    'a'
18.  
    'b'
19.  
    'c'
20.  
    'c'
21.  
    'c'
22.  
    'a'
23.  
    'b'
24.  
    'b'
25.  
    'c'
26.  
    'a'
27.  
    '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。
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