python中zip()函數用法舉例
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：
示例1 x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] z = [7, 8, 9] xyz = zip(x, y, z) print xyz運行的結果是： [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] 示例2，在兩個list長度不相等時的情況： x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6, 7] xy = zip(x, y) print xy運行的結果是： [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] 示例3 >>> name=('jack','beginman','sony','pcky') >>> age=(2001,2003,2005,2000) >>> for a,n in zip(name,age): print a,n 輸出： jack 2001 beginman 2003 sony 2005 pcky 2000
示例4，只有一個list的情況： x = [1, 2, 3] x = zip(x) print x運行的結果是： [(1,), (2,), (3,)] 示例5：
搭配for循環，支持並行迭代操作方法 zip()方法用在for循環中，就會支持並行迭代：
l1 = [2,3,4]
l2 = [4,5,6]
for (x,y) in zip(l1,l2):
print x,y,'--',x*y
2 4 -- 8
3 5 -- 15
4 6 -- 24
其實它的工作原理就是使用了zip()的結果，在for循環里解包zip結果中的元組，用元組賦值運算。就好像(x,y)=(2,6)，賦值、序列解包操作。在對文件的操作中我們也會用到遍歷，例如Python遍歷文件夾目錄與文件操作，就是很方便實用的。
示例6：二維矩陣變換（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
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：
>>> 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
示例7：以指定概率獲取元素
>>> 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_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之間的隨機數並復制給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，直到和大於x終止循環
這樣，”a”被選中的概率就是x取值位於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