python中map()与zip()操作方法

对于map()它的原型是：map(function,sequence)，就是对序列sequence中每个元素都执行函数function操作。
比如之前的a,b,c = map(int,raw_input().split())，意思就是说把输入的a，b，c转化为整数。再比如：

a = ['1','2','3','4']
print map(list,a)
print map(int,a)

第一个map是把列表a中每个元素转化为列表，第二个map是把a中每个元素转化为整数。
而对于zip()，原型是zip(*list)，list是一个列表，zip(*list)返回的是一个元组，比如：

list = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
t = zip(*list)
print t

输出：[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

x = [1,2,3,4,5]
y = [6,7,8,9,10]
a = zip(x,y)
print a

输出：[(1, 6), (2, 7), (3, 8), (4, 9), (5, 10)]

下面是一些补充：

[python]
>>> list = [[0,1,2],[3,1,4]]
>>> [sum(x) for x in list]
[3, 8]
>>> map(sum,list)
[3, 8]

如果要得到每列之和，需要用zip(*list)先unzip list,得到一个元组list，其中第i个元组包含了每行的第i个元素:

[python]
>>> list = [[0,1,2],[3,1,4]]
>>> zip(*list)
[(0, 3), (1, 1), (2, 4)]
>>> [sum(x) for x in zip(*list)]
[3, 2, 6]
>>> map(sum,zip(*list))
[3, 2, 6]

下面的例子是关于zip和unzip(其实是zip和*一起用)如何work的：

[python]
>>> x=[1,2,3]
>>> y=[4,5,6]
>>> zipped = zip(x,y)
>>> zipped
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> x2,y2=zip(*zipped)
>>> x2
(1, 2, 3)
>>> y2
(4, 5, 6)
>>> x3,y3=map(list,zip(*zipped))
>>> x3
[1, 2, 3]
>>> y3
[4, 5, 6]
赞 (0)

相关推荐

  • python 基础教程之Map使用方法

    Python Map Map会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上.Map的规范为:map(function_to_apply, list_of_inputs) 大多数时候,我们需要将列表中的所有元素一个个传递给一个函数,并收集输出.例如: items = [1, 2, 3, 4, 5] squared = [] for i in items: squared.append(i**2) 使用Map的话,可以让我们以一种更加简便的方法解决这种问题. items = [1, 2, 3, 4, 5

  • Python内置函数之filter map reduce介绍

    Python内置了一些非常有趣.有用的函数,如:filter.map.reduce,都是对一个集合进行处理,filter很容易理解用于过滤,map用于映射,reduce用于归并. 是Python列表方法的三架马车. 1. filter函数的功能相当于过滤器.调用一个布尔函数bool_func来迭代遍历每个seq中的元素:返回一个使bool_seq返回值为true的元素的序列. >>> N=range(10) >>> print filter(lambda x:x>

  • Python多线程同步Lock、RLock、Semaphore、Event实例

    Python多线程同步Lock、RLock、Semaphore、Event实例

    一.多线程同步 由于CPython的python解释器在单线程模式下执行,所以导致python的多线程在很多的时候并不能很好地发挥多核cpu的资源.大部分情况都推荐使用多进程. python的多线程的同步与其他语言基本相同,主要包含: Lock & RLock :用来确保多线程多共享资源的访问. Semaphore : 用来确保一定资源多线程访问时的上限,例如资源池.  Event : 是最简单的线程间通信的方式,一个线程可以发送信号,其他的线程接收到信号后执行操作. 二.实例 1)Lock &a

  • Python中的map()函数和reduce()函数的用法

    Python中的map()函数和reduce()函数的用法

    Python内建了map()和reduce()函数. 如果你读过Google的那篇大名鼎鼎的论文"MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters",你就能大概明白map/reduce的概念. 我们先看map.map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回. 举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x2,要把这个函数作用在一个list [1, 2,

  • Python 过滤字符串的技巧,map与itertools.imap

    具体的实例 我们需要在目录中遍历,包括子目录(哈哈),找出所有后缀为:rmvb ,avi ,pmp 的文件.(天哪?!你要干什么?这可是我的隐私啊--) 复制代码 代码如下: import os def anyTrue(predicate, sequence): return True in map(predicate, sequence) def filterFiles(folder, exts): for fileName in os.listdir(folder): if os.path.

  • 用map函数来完成Python并行任务的简单示例

    用map函数来完成Python并行任务的简单示例

    众所周知,Python的并行处理能力很不理想.我认为如果不考虑线程和GIL的标准参数(它们大多是合法的),其原因不是因为技术不到位,而是我们的使用方法不恰当.大多数关于Python线程和多进程的教材虽然都很出色,但是内容繁琐冗长.它们的确在开篇铺陈了许多有用信息,但往往都不会涉及真正能提高日常工作的部分. 经典例子 DDG上以"Python threading tutorial (Python线程教程)"为关键字的热门搜索结果表明:几乎每篇文章中给出的例子都是相同的类+队列. 事实上,

  • python中map、any、all函数用法分析

    本文实例讲述了python中map.any.all函数用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 最近想学python,就一直比较关注python,昨天在python吧看到有个帖子提问怎么在python中怎么判断密码是否符合规范,回帖中有很多用循环的,除此外还有一个没有用循环,代码非常简练,下面是代码: def volid(pwd): a = any(map(str.isupper,pwd)) b = any(map(str.islower,pwd)) c = any(map(str.isdig

  • python实现bitmap数据结构详解

    python实现bitmap数据结构详解

    bitmap是很常用的数据结构,比如用于Bloom Filter中:用于无重复整数的排序等等.bitmap通常基于数组来实现,数组中每个元素可以看成是一系列二进制数,所有元素组成更大的二进制集合.对于Python来说,整数类型默认是有符号类型,所以一个整数的可用位数为31位. bitmap实现思路 bitmap是用于对每一位进行操作.举例来说,一个Python数组包含4个32位有符号整型,则总共可用位为4 * 31 = 124位.如果要在第90个二进制位上操作,则要先获取到操作数组的第几个元素,

  • python中map()与zip()操作方法

    对于map()它的原型是:map(function,sequence),就是对序列sequence中每个元素都执行函数function操作. 比如之前的a,b,c = map(int,raw_input().split()),意思就是说把输入的a,b,c转化为整数.再比如: a = ['1','2','3','4'] print map(list,a) print map(int,a) 第一个map是把列表a中每个元素转化为列表,第二个map是把a中每个元素转化为整数. 而对于zip(),原型是

  • python中map()函数的使用方法示例

    python中map()函数的使用方法示例

    前言 在python里有一个函数map(),它有点高大上的感觉.本文将详细给大家介绍python中map()函数使用的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍: 或许你已经看过GOOGLE最挣钱的论文: "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters" Google的那篇MapReduce论文里说:Our abstraction is inspired by the map and redu

  • Python中map和列表推导效率比较实例分析

    本文实例讲述了Python中map和列表推导效率比较.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 直接来测试代码吧: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # list comprehension and map import time def test(f, name): st = time.time() f() print '%s %ss'%(name, time.time()-st) TIMES = 1000 ARR = range(1000

  • python中字典dict常用操作方法实例总结

    本文实例总结了python中字典dict常用操作方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 下面的python代码展示python中字典的常用操作,字典在python开发中有着举足轻重的地位,掌握字典操作相当重要 #创建一空字典 x = {} #创建包含三个项目的字典 x = {"one":1, "two":2, "three":3} #访问其中的一个元素 x['two'] #返回字典中的所有键列表 x.keys() #返回字典中的所有值列表 x.v

  • Python中 map()函数的用法详解

    Python中 map()函数的用法详解

    map( )函数在算法题目里面经常出现,map( )会根据提供的函数对指定序列做映射,在写返回值等需要转换的时候比较常用. 关于映射map,可以把[ ]转成字符串的话,就不需要用循环打印字符串输出结果这种比较旧的方式. 在Python 3中的例子如下: 也可以用匿名函数来计算幂计算: map(lambda x:x**2,[1,2,3,4,5]) 也可以用来规范输出: name_list={'tony','cHarLIE','rachAEl'} def format_name(s): ss=s[0

  • Python中拆分字符串的操作方法

    使用字符串时,常见的操作之一是使用给定的分隔符将字符串拆分为子字符串数组.在本文中,我们将讨论如何在Python中拆分字符串. .split()方法 在Python中,字符串表示为不可变的str对象. str类带有许多字符串方法,允许您操作字符串. .split()方法返回由分隔符分隔的子字符串列表. 它采用以下语法: str.split(delim=None, maxsplit=-1) 分隔符可以是字符或字符序列,而不是正则表达式. 在下面的示例中,字符串s将使用逗号分隔,作为分隔符. s =

  • python中enumerate() 与zip()函数的使用比较实例分析

    本文实例讲述了python中enumerate() 与zip()函数的使用比较.分享给大家供大家参考,具体如下: enumerate() 与zip()是两个常用的内置函数,这两个函数功能类似,同时又存在差异.介绍如下: 一.enumerate() 函数 该函数中文解释:枚举.列举的意思. 用于将一个可遍历的数据对象(如:列表.元组.字符串等)组合为一个索引序列,同时列出:数据和数据下标 一般在for循坏中使用,可同时得到数据对象的值及对应的索引值 a = ['one','two','three'

  • Python中的列表及其操作方法

    Python中的列表及其操作方法

    目录 一.列表简介 二.访问列表元素 三.修改.添加和删除列表元素 1.修改列表元素 2.在列表中添加元素 3.从列表中删除元素 四.对列表元素排序 五.确定列表长度 六.遍历列表 七.创建数值列表 1.函数range()的使用 2.创建数字列表 3.列表解析 4.处理数字列表的函数应用 八.切片 九.元组 前言: 本文的主要内容是介绍Python中的列表及其方法的使用,涉及到的方法包括对列表元素进行修改.添加.删除.排序以及求列表长度等,此外还介绍了列表的遍历.数值列表.切片和元组的一些操作,

  • Python中map,reduce,filter和sorted函数的使用方法

    map map(funcname, list) python的map 函数使得函数能直接以list的每个元素作为参数传递到funcname中, 并返回响应的新的list 如下: def sq(x): return x*x #求x的平方 map(sq, [1,3, 5,7,9]) #[1, 9, 25, 49, 81] 在需要对list中的每个元素做转换的时候, 会很方便 比如,把list中的每个int 转换成str map(str, [23,43,4545,324]) #['23', '43',

随机推荐