python中的zip函數能將多個可迭代對象按位置組合成一個個元組，形成新的迭代器；其核心用途包括并行處理序列、數據結構轉換、數據清洗、創建與合并字典以及轉置矩陣。1. zip(*iterables)語法接收任意數量的可迭代對象，以最短的輸入長度為準；2. 數據清洗時，zip可同步處理關聯列，如標準化日期格式；3. 創建字典時，zip可將兩個列表分別作為鍵和值組合成字典；4. 合并字典時，zip可用于組合一個字典的鍵和另一個字典的值，但需注意鍵值數量一致；5. 轉置矩陣時，結合解包操作符*將矩陣的行作為參數傳入zip，從而實現行列互換。
python中的zip函數，簡單來說，就像一個拉鏈，它能把多個可迭代對象（比如列表、元組、字符串）中對應位置的元素“拉”在一起，形成一個新的迭代器，這個迭代器產生的是一個個元組。 核心用途就是并行處理多個序列，或者進行數據結構的轉換。
解決方案
zip函數的基本語法是zip(*iterables)，其中*iterables表示可以傳入任意數量的可迭代對象。
立即學習“Python免費學習筆記（深入）”；
工作原理：
- zip函數會從每個可迭代對象中依次取出一個元素。
- 將取出的元素按順序組成一個元組。
- 將這些元組組成一個新的迭代器。
- 當所有可迭代對象中最短的一個耗盡時，迭代停止。這意味著，最終生成的迭代器的長度，取決于最短的輸入可迭代對象。
示例：
names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie'] ages = [25, 30, 28] cities = ['New York', 'London', 'Paris'] zipped = zip(names, ages, cities) for name, age, city in zipped: print(f"{name} is {age} years old and lives in {city}") # 輸出： # Alice is 25 years old and lives in New York # Bob is 30 years old and lives in London # Charlie is 28 years old and lives in Paris
在這個例子中，zip函數將names、ages和cities三個列表對應位置的元素組合成元組，然后通過循環遍歷這些元組，方便地同時訪問多個列表中的相關數據。
使用zip需要注意，一旦迭代器被消耗完畢，就無法再次使用。如果需要多次使用結果，可以將其轉換為列表或其他數據結構。
如何使用zip函數進行數據清洗？
數據清洗中，經常會遇到需要同時處理多個相關聯的數據列的情況。zip函數可以幫助我們方便地進行這種并行處理。
示例：
假設我們有兩個列表，一個包含用戶ID，另一個包含用戶注冊日期，但日期格式不統一，我們需要將日期格式統一為yyYY-MM-DD。
user_ids = [1, 2, 3, 4] registration_dates = ['2023/01/01', '02-15-2023', '2023.03.20', '04/01/23'] def standardize_date(date_str): # 嘗試不同的日期格式，進行轉換 try: from datetime import datetime return datetime.strptime(date_str, '%Y/%m/%d').strftime('%Y-%m-%d') except ValueError: pass try: from datetime import datetime return datetime.strptime(date_str, '%m-%d-%Y').strftime('%Y-%m-%d') except ValueError: pass try: from datetime import datetime return datetime.strptime(date_str, '%Y.%m.%d').strftime('%Y-%m-%d') except ValueError: pass try: from datetime import datetime return datetime.strptime(date_str, '%m/%d/%y').strftime('%Y-%m-%d') except ValueError: return None # 無法識別的日期格式 cleaned_data = [] for user_id, date_str in zip(user_ids, registration_dates): standardized_date = standardize_date(date_str) cleaned_data.append((user_id, standardized_date)) print(cleaned_data) # 輸出： # [(1, '2023-01-01'), (2, '2023-02-15'), (3, '2023-03-20'), (4, '2023-04-01')]
這個例子展示了如何使用zip函數并行處理用戶ID和注冊日期，并對日期進行標準化。如果某個日期無法轉換為標準格式，standardize_date函數會返回None，方便后續處理。
如何利用zip函數進行字典的創建與合并？
zip函數在創建和合并字典時也很有用，尤其是在需要將兩個列表分別作為鍵和值時。
示例：
假設我們有一個包含學生姓名的列表和一個包含對應分數的列表，我們想要創建一個字典，其中學生姓名是鍵，分數是值。
student_names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie'] student_scores = [85, 90, 78] student_dict = dict(zip(student_names, student_scores)) print(student_dict) # 輸出： # {'Alice': 85, 'Bob': 90, 'Charlie': 78}
合并字典：
如果已經有兩個字典，并且想要將它們合并，zip函數可以幫助我們創建一個新的字典，其中鍵來自一個字典，值來自另一個字典。 當然，更常見的方法是使用dict.update()或字典解包。這里只是為了展示zip的用法。
dict1 = {'a': 1, 'b': 2} dict2 = {'c': 3, 'd': 4} # 注意：這種方法只適用于鍵的數量相同的情況，否則會丟失數據 merged_dict = dict(zip(dict1.keys(), dict2.values())) print(merged_dict) # 輸出： # {'a': 3, 'b': 4}
實際上，合并字典更安全和常用的方法是：
dict1 = {'a': 1, 'b': 2} dict2 = {'c': 3, 'd': 4} merged_dict = dict1.copy() # 創建 dict1 的一個副本，避免修改原始字典 merged_dict.update(dict2) # 將 dict2 的鍵值對添加到 merged_dict 中 print(merged_dict) # 輸出: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4} # 或者使用字典解包 (Python 3.5+) merged_dict = {**dict1, **dict2} print(merged_dict) # 輸出: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
zip在處理需要并行迭代多個序列，并進行數據轉換或創建數據結構時，是一個非常有用的工具。
如何使用zip函數轉置矩陣？
矩陣轉置是指將矩陣的行變為列，列變為行。zip函數可以巧妙地實現矩陣轉置。
示例：
matrix = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] # 使用 *matrix 將矩陣解包為三個列表，zip 將它們按列組合 transposed_matrix = list(zip(*matrix)) print(transposed_matrix) # 輸出： # [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] # 如果需要列表的列表，可以進一步轉換 transposed_matrix = [list(row) for row in zip(*matrix)] print(transposed_matrix) # 輸出： # [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
在這個例子中，*matrix將矩陣解包成三個列表[1, 2, 3]、[4, 5, 6]和[7, 8, 9]。zip(*matrix)然后將這些列表的對應元素組合成元組，從而實現了矩陣的轉置。 注意，zip返回的是一個迭代器，需要使用list()將其轉換為列表。
