
Python zip()函数用法实例分析
本文实例讲述了Python zip()函数用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
这里介绍python中zip()函数的使用:
>>> help(zip)
Help on built-in function zip in module __builtin__:
zip(...)
zip(seq1 [, seq2 [...]]) -> [(seq1[0], seq2[0] ...), (...)]
Return a list of tuples, where each tuple contains the i-th element
from each of the argument sequences. The returned list is truncated
in length to the length of the shortest argument sequence.
zip([seq1, ...])接受一系列可迭代对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个元组,然后返回由这些元组组成的列表。若传入参数的长度不等,则返回列表的长度和参数中长度最短的对象相同。
1》
>>> x=[1,2,3]
>>> y=[1,2,3]
>>> z=(1,2,3)
>>> zip(x,y,z)
[(1, 1, 1), (2, 2, 2), (3, 3, 3)]
2》
>>> x=(1,2,3,4)
>>> y=[1,2,3]
>>> zip(x,y) #传入参数的长度不等,则返回列表的长度和参数中长度最短的对象相同
[(1, 1), (2, 2), (3, 3)]
3》
>>> x
(1, 2, 3, 4)
>>> zip(x)
[(1,), (2,), (3,), (4,)]
4》
>>> zip()
[]
5》zip()配合*号操作符,可以将已经zip过的列表对象解压
>>> x=[1,2,3]
>>> y=['a','b','c']
>>> z=[4,5,6]
>>> xyz=zip(x,y,z)
>>> xyz
[(1, 'a', 4), (2, 'b', 5), (3, 'c', 6)]
>>> zip(*xyz)
[(1, 2, 3), ('a', 'b', 'c'), (4, 5, 6)]
6》
>>> x=[5,6,7]
>>> [x] #[x]生成一个列表的列表,它只有一个元素x
[[5, 6, 7]]
>>> [x]*3 #[x] * 3生成一个列表的列表,它有3个元素,[x, x, x]
[[5, 6, 7], [5, 6, 7], [5, 6, 7]]
>>> x
[5, 6, 7]
>>> zip(*[x]*3) #zip(* [x] * 3)等价于zip(x, x, x)
[(5, 5, 5), (6, 6, 6), (7, 7, 7)]
7》
>>> name=['song','ping','python']
>>> age=[26,26,27]
>>> zip(name,age)
[('song', 26), ('ping', 26), ('python', 27)]
>>> for n,a in zip(name,age):
... print n,a
...
song 26
ping 26
python 27
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04