博客
关于我
Python zip函数 详解(全)
阅读量:795 次
发布时间:2023-03-06

本文共 927 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

Python zip函数详解

Python zip函数详解

1. zip函数简介

源码形式:zip([iterable, ...])

主要用途:将多个迭代器(如列表、元组、字典等)压缩为zip对象或列表形式,返回的元素为元组。不同版本的Python返回类型有所不同。

版本差异:

  • Python 3.x返回zip对象,主要减少内存占用。通过list(zip(...))可将结果转换为列表。
  • Python 2.x返回列表形式。

2. zip函数的实际应用

2.1 两列表的合并

list1 = [1,2,3]list2 = [4,5,6]

合并结果为配对元组

result = [x for x in zip(list1, list2)]print(result) # 输出: [(1,4), (2,5), (3,6)]

2.2 字典的压缩

dic1 = {1:2, 3:4, 5:6}result = [x for x in zip(dic1)]print(result) # 输出: [(1,), (3,), (5,)]

2.3 字符串的配对

char1 = "manong"char2 = "yanjiuseng"result = [x for x in zip(char1, char2)]print(result) # 输出: [('m','y'), ('a','a'), ('n','n'), ('o','j'), ('n','i'), ('g','u')]

2.4 超出常规用途——多维度数据处理

list1 = [1,2,3]list2 = [4,5,6]

解压操作

unzipped = zip(*zip(list1, list2))list3, list4 = unzippedprint(list3) # 输出: (1,2,3)print(list4) # 输出: (4,5,6)

转载地址:http://tgafk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>