背景：


  
在做深度学习数据预处理的过程中经常会遇到zip函数，现在好好的学习的一波。




1. zip函数：

1.1 定义：

建议的解决方案是引入一个新的内置序列发生器功能，可在builtin模块。此功能被称为zip和具有以下定义：

zip(seqa, [seqb, [...]])

zip()采用一个或多个序列并将它们的元素编织在一起，就像map(None，…)对长度相等的序列一样。 当最短的序列耗尽时，编织停止。

返回值：

zip()返回一个真正的Python列表，就像map()一样。

1.2 zip函数使用

下面引入stackoverflow上面提出的一个问题，来引出zip如何使用。 

Transpose/Unzip Function (inverse of zip)?



1.2.1 问题提出：

我有一个2元组元组的列表，我想将它们转换为2个列表，其中第一个元素包含每个元素中的第一个元素元组，和第二个列表保存第二个项目。 

比如：

original = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
# and I want to become...
result = (['a', 'b', 'c', 'd'], [1, 2, 3, 4])

请问有很好的python内建函数可以处理这个问题吗？



1.2.2 高票回答：


  
zip是它自己的反面！ 只要您使用特殊*操作符。




>>> zip(*[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)])
[('a', 'b', 'c', 'd'), (1, 2, 3, 4)]

通过zip函数我们就可以简单的达到我们预期希望输出的结果了。



1.2.3 zip使用注意


  
如果您的列表长度相同，您会发现zip函数运行良好，但列表长度如何不一样，您可以看到如下示例：




original = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4),('e',)]
out = zip(*original)
list = []   # so, we need to show it in list
for i in out:
    list.append(i)
print(list)

输出：



[('a', 'b', 'c', 'd', 'e')]

也就是说当我们二个元组数据个数不对称的时候，直接使用zip函数可能会出现问题了。



我们如何解决这个问题了？


  
我们可以简单使用map函数帮助我们解决这个问题。




out = map(None, *[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4), ('e', )])

输出：



[('a', 'b', 'c', 'd', 'e'), (1, 2, 3, 4, None)]



1.2.4 实际中我们这样使用zip函数

在实践中，我喜欢在我的程序中使用zip（* iterable）（这是您要查找的代码片段），如下所示：



def unzip(iterable):
    return zip(*iterable)
In conclusion:



1.3 zip函数简单总结：

1.3.1 zip

X=[1,2,3,4]
Y=['a','b','c','d']
XY=zip(X,Y)

# Resulting in:
Out: [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'), (4, 'd')]



1.3.2 Unzip



x,y=zip(*XY)

参考文章： 

1. python官方zip函数说明1 

2. python官方zip函数说明2 

3. stackoverflow上zip问题 

4. 本篇文章ipython笔记

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：
>>> 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)]
（1）二维矩阵转置
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
（从下边的代码也可以看出这种one-line for-loop的index顺序从左向右依次是维数）
print [ [row[col] for row in a] for col in range(len(a[0]))]
[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
另外一种方法就是利用zip函数：
>>> 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
zip(*a)：将list看成tuple解压，恰好得到我们“行列互换”的效果；
map(list,zip(*a))：再通过对每个元素应用list()函数，将tuple转换为list；
zip函数接受任意多个序列作为参数，将所有序列按相同的索引组合成一个元素是各个序列合并成的tuple的新序列，新的序列的长度以参数中最短的序列为准。另外(*)操作符与zip函数配合可以实现与zip相反的功能，即将合并的序列拆成多个tuple。
①tuple的新序列
>>>x=[1,2,3],y=['a','b','c']>>>zip(x,y)
[(1,'a'),(2,'b'),(3,'c')]
②新的序列的长度以参数中最短的序列为准.
>>>x=[1,2],y=['a','b','c']>>>zip(x,y)
[(1,'a'),(2,'b')]
③(*)操作符与zip函数配合可以实现与zip相反的功能,即将合并的序列拆成多个tuple。
>>>x=[1,2,3],y=['a','b','c']>>>zip(*zip(x,y))
[(1,2,3),('a','b','c')]
（2）以指定概率获取元素
>>>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_probabilityif x 
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。
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
References：

展开全部
zip()  功能是从参数的多个迭代器中62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333365653163选取元素组合成一个新的迭代器。顾名思义，它就是一个将对象进行打包和解包的函数。
它可以传入的参数包括；元组、列表、字典等迭代器
它返回一个zip对象，其内部元素为元组，一组一组的，可以转化为列表或元组，这里要强调一下，Python2和Python3中返回的zip对象有所不同。
Python3中zip()函数再不再返回list对象，但是可以通过list强行转换。（类似的函数变化还有dictionary关联的keys()、values()、items()，map()，filter()）。
打包zip(iterables)
上面的代码使用的环境是Python3.6，其中list (z)操作就是强制转换。注意一个问题，a和b这两个列表是不同长短的，这时候zip函数就会匹配完最短的那个便结束。
当zip函数的参数只有一个时，它将从iterable中依次取一个元素，组成一个元组。
解包zip(*iterables)
解包，zip 相反，可理解为解压，返回多维矩阵形式，有几个组元素就返回几维的。
比如，下面我是用三个列表组合起来的迭代式，那么解压后就返回三维的矩阵
zip高级用法
讲完了基本的再来说一下该函数的高级用法。高级用法离不开一个词：Pythonic，就是将代码写的更优雅美观，看起来有逼格！
1. 列表推导
例如：
a = [1,2,3,4]
b = [5,6,7,8]
我们要同时遍历a、b，且要对它们进行操作，那就要放在同一个for循环内，zip函数正好合适
注意：如果是Python2环境中，要使用izip才能提高效率。
当然，如果你需要对下标进行操作，那么还需要加上enumerate函数
2. 使用zip创建键值对，zip方法返回的是一个元组，用它来创建键值对，简单明了。

python
中
zip
函数有哪些高级用法？
zip
函数定义首先我们来看一下
zip
函数的定义
zip()
功能是从参数的多个迭代器中选取元素组合成一个新的迭
代器。
顾名思义，
它就是一个将对象进行打包和解包的函数。
它可以传入的参数包括；元组、列表、字典等迭代器它返回
一个
zip
对象，其内部元素为元组，一组一组的，可以转化
为列表或元组，这里要强调一下，
Python2
和
Python3
中返
回的
zip
对象有所不同。
Python3
中
zip()
函数再不再返回
list
对象，但是可以通过
list
强行转换。
（类似的函数变化还有
dictionary
关联的
keys()
、
values()
、
items()
，
map()
，
filter()
）
。
打包
zip(iterables)
上面的代码使用的环境是
Python3.6
，其
中
list (z)
操作就是强制转换。注意一个问题，
a
和
b
这两个
列表是不同长短的，这时候
zip
函数就会匹配完最短的那个
便结束。当
zip
函数的参数只有一个时，它将从
iterable
中
依次取一个元素，组成一个元组。解包
zip(*iterables)
解包，
zip
相反，可理解为解压，返回多维矩阵形式，有几个组元
素就返回几维的。比如，下面我是用三个列表组合起来的迭
代式，那么解压后就返回三维的矩阵
zip
高级用法讲完了基
本的再来说一下该函数的高级用法。高级用法离不开一个词：
Pythonic
，
就是将代码写的更优雅美观，
看起来有逼格！
1.
列
表推导例如：