python中zip()函数用法举例
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：
示例1 x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] z = [7, 8, 9] xyz = zip(x, y, z) print xyz运行的结果是： [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] 示例2，在两个list长度不相等时的情况： x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6, 7] xy = zip(x, y) print xy运行的结果是： [(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 输出： jack 2001 beginman 2003 sony 2005 pcky 2000
示例4，只有一个list的情况： x = [1, 2, 3] x = zip(x) print x运行的结果是： [(1,), (2,), (3,)] 示例5：
搭配for循环，支持并行迭代操作方法 zip()方法用在for循环中，就会支持并行迭代：
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
其实它的工作原理就是使用了zip()的结果，在for循环里解包zip结果中的元组，用元组赋值运算。就好像(x,y)=(2,6)，赋值、序列解包操作。在对文件的操作中我们也会用到遍历，例如Python遍历文件夹目录与文件操作，就是很方便实用的。
示例6：二维矩阵变换（矩阵的行列互换）
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
print [ [row[col] for row in a] for col in range(len(a[0]))] [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
另外一种让人困惑的方法就是利用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，将list看成tuple解压，恰好得到我们“行列互换”的效果，再通过对每个元素应用list()函数，将tuple转换为list
示例7：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_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'
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。
稍微解释下，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