京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16