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這個可以理解為拉鏈，將兩個list拉到一起來，每個對應元素做一定操作后，合并成一個list.
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比如：
zip([1,2,3],['a','b','c'])
結果是
[(1,
'a'),
(2,
'b'),
(3,
'c')]
zip() ?功能是從參數的多個迭代器中選取元素組合成一個新的迭代器。顧名思義，它就是一個將對象進行打包和解包的函數。
它可以傳入的參數包括；元組、列表、字典等迭代器
它返回一個zip對象，其內部元素為元組，一組一組的，可以轉化為列表或元組，這里要強調一下，Python2和Python3中返回的zip對象有所不同。
Python3中zip()函數再不再返回list對象，但是可以通過list強行轉換。（類似的函數變化還有dictionary關聯的keys()、values()、items()，map()，filter()）。
打包zip(iterables)
上面的代碼使用的環境是Python3.6，其中list (z)操作就是強制轉換。注意一個問題，a和b這兩個列表是不同長短的，這時候zip函數就會匹配完最短的那個便結束。
當zip函數的參數只有一個時，它將從iterable中依次取一個元素，組成一個元組。
解包zip(*iterables)
解包，zip 相反，可理解為解壓，返回多維矩陣形式，有幾個組元素就返回幾維的。
比如，下面我是用三個列表組合起來的迭代式，那么解壓后就返回三維的矩陣
zip高級用法
講完了基本的再來說一下該函數的高級用法。高級用法離不開一個詞：Pythonic，就是將代碼寫的更優雅美觀，看起來有逼格！
1. 列表推導
例如：
a = [1,2,3,4]
b = [5,6,7,8]
我們要同時遍歷a、b，且要對它們進行操作，那就要放在同一個for循環內，zip函數正好合適
注意：如果是Python2環境中，要使用izip才能提高效率。
當然，如果你需要對下標進行操作，那么還需要加上enumerate函數
2. 使用zip創建鍵值對，zip方法返回的是一個元組，用它來創建鍵值對，簡單明了。
這幾個函數在 Python 里面被稱為高階函數，本文主要學習它們的用法。
filter 函數原型如下：
第一個參數是判斷函數（返回結果需要是 True 或者 False），第二個為序列，該函數將對 iterable 序列依次執行 function(item) 操作，返回結果是過濾之后結果組成的序列。
簡單記憶：對序列中的元素進行篩選，獲取符合條件的序列。
返回結果為： ，使用 list 函數可以輸入序列內容。
map 函數原型如下：
該函數運行之后生成一個 list，第一個參數是函數、第二個參數是一個或多個序列；
下述代碼是一個簡單的測試案例：
上述代碼運行完畢，得到的結果是： 。使用 print(list(my_new_list)) 可以得到結果。
map 函數的第一個參數，可以有多個參數，當這種情況出現后，后面的第二個參數需要是多個序列。
map 函數解決的問題：
reduce 函數原型如下：
第一個參數是函數，第二個參數是序列，返回計算結果之后的值。該函數價值在于滾動計算應用于列表中的連續值。
測試代碼如下：
最終的結果是 6，如果設置第三個參數為 4，可以運行代碼查看結果，最后得到的結論是，第三個參數表示初始值，即累加操作初始的數值。
簡單記憶：對序列內所有元素進行累計操作。
zip 函數原型如下：
zip 函數將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元組，然后返回由這些元組組成的列表。
如果各個迭代器的元素個數不一樣，則返回列表長度與最短的對象相同，利用星號（ * ）操作符，可以將元組解壓為列表。
測試代碼如下：
展示如何利用 * 操作符：
輸出結果如下：
簡單記憶：zip 的功能是映射多個容器的相似索引，可以方便用于來構造字典。
enumerate 函數原型如下：
參數說明：
該函數用于將一個可遍歷的數據對象組合為一個索引序列，同時列出數據和數據下標，一般用在 for 循環當中。
測試代碼如下：
返回結果為： 。
本文涉及的函數可以與 lambda 表達式進行結合，能大幅度提高編碼效率。最好的學習資料永遠是官方手冊
zip就是把2個數組糅在一起
x=[1, 2, 3, 4, 5 ]
y=[6, 7, 8, 9, 10]
zip(x, y)就得到了
[(1, 6), (2, 7), (3, 8), (4, 9), (5, 10)]
比如你有2組坐標，你想兩兩對應的相加，那么zip函數就很有用了。
再比如，你有2個數組A,B，A存了班級里的人的名字，B是每個人的考試分數，你需要通過某個人的名字來查考試分數，那你需要一個字典，zip可以很方便地幫你建立字典：
x=['bob','tom','kitty']
y=[80,90,95]
d=dict(zip(x,y))
[('bob', 80), ('tom', 90), ('kitty', 95)]
d['bob']
返回80，多方便啊
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：
1 2 3 4 5 6 7 8 9
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)]
對于這個并不是很常用函數，下面舉幾個例子說明它的用法：
* 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
1 2
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：
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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]]
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
* 以指定概率獲取元素
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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
a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]
b=[5,9,2,4,5,7,3,1,7]
c=list(zip(a,b))#打包
print(c)
輸出內容：[[1,5],[2,9],[3,2],[4,4],[5,5],[6,7],[7,3],[8,1],[9,7]]
d=list(zip(*c))#解包
print(d)
輸出內容：[[1,2,3,4,5,6,7,8,9],[5,9,2,4,5,7,3,1,7]]
