请简述zip函数的功能及Python.3.x中使用zip函数生成列表的方法。

一、zip函数的功能如下：

将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元组，然后返回由这些元组组成的列表。当各个迭代器中元素的个数不一致时，则返回列表中长度最短的情况，利用 *号 *** 作符，可以将元组解压为列表。

二、Python.3.x中使用zip函数生成列表的方法如下：

1、作出说明，使用zip函数将可迭代的对象作为参数。

2、将对象中对应的元素打包成一个个元组。

3、用zip函数平行地遍历多个迭代器，如果可迭代对象的长度不相同将按短的序列为准。

4、遍历过程中产生元组，Python.3.x会把元组生成好，然后生成列表。

试试csv模块，先把你要存储的数据放入一个列表或元祖，然后存储。

# python3

import csv

list_one = [1, 3, 5, 7, 9]

with open('ceshi.csv', 'w'， newline="") as f:

    csv.writer(f).writerows(zip(list_one))

这是存储一列，如果存储多列# zip(list_one，list_two, ......)

存储一行是，csv.writer(f).writerow(list_one)

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 *** 作符，可以将list

unzip（解压），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)]

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

2

print

[

[row[col]

for

row

in

a]

for

col

in

range(len(a[0]))]

[[1,

4,

7],

[2,

5,

8],

[3,

6,

9]]

另外一种让人困惑的方法就是利用zip函数：

1

2

3

4

5

>>>

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

*

以指定概率获取元素

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

>>>

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'

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

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