python3 zip()函数

本文详细介绍了Python中的zip函数,解释了如何将多个可迭代对象的元素打包成元组,并返回由这些元组组成的对象。特别指出,当可迭代对象元素数量不一致时,返回对象的长度将与最短的可迭代对象相同。通过具体示例展示了zip函数的用法,包括如何利用*号操作符进行解压。
  • 可迭代对象作为参数,将参数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对象。
  • 如果各个可迭代对象的元素个数不一致,则返回的对象长度与最短的可迭代对象相同。
  • 利用*号操作符进行解压。

例子

>>> a = [1,2,3] #此处可迭代对象为列表
>>> b = [4,5,6]
>>> c = [4,5,6,7,8]
>>> zipped = zip(a,b)
>>> zipped
<zip object at 0x02B01B48> #返回的是一个对象
>>> list(zipped)
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)] #使用list()函数转换为列表
>>> list(zip(a,c))
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> zipped = zip(a,b)
>>> list(zip(*zipped)) #解压也使用list进行转换
[(1, 2, 3), (4, 5, 6)]
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
`zip()` 是 Python 的一个内置函数,用于将多个可迭代对象(如列表、元组、字符串等)中的元素按位置“打包”成一个个元组,最终返回一个 `zip` 对象(迭代器)。它在处理多个序列时非常有用,尤其适合用于并行遍历或合并数据。 --- ### 一、基本语法 ```python zip(*iterables) ``` - `*iterables`:一个或多个可迭代对象。 - 返回值:一个 `zip` 对象,可以通过 `list()`、`tuple()` 或 `for` 循环来查看结果。 > **注意**:如果传入的可迭代对象长度不一致,`zip()` 会以最短的那个为准进行截断。 --- ### 二、使用示例 #### 示例1:基本用法 ```python names = [&#39;Alice&#39;, &#39;Bob&#39;, &#39;Charlie&#39;] ages = [25, 30, 35] zipped = zip(names, ages) print(list(zipped)) # 输出: [(&#39;Alice&#39;, 25), (&#39;Bob&#39;, 30), (&#39;Charlie&#39;, 35)] ``` #### 示例2:解包 zip 对象 ```python zipped = zip([&#39;a&#39;, &#39;b&#39;, &#39;c&#39;], [1, 2, 3]) letters, numbers = zip(*zipped) print(letters) # 输出: (&#39;a&#39;, &#39;b&#39;, &#39;c&#39;) print(numbers) # 输出: (1, 2, 3) ``` #### 示例3zip 多个可迭代对象 ```python list1 = [1, 2, 3] list2 = [&#39;a&#39;, &#39;b&#39;, &#39;c&#39;] list3 = [True, False, True] result = zip(list1, list2, list3) print(list(result)) # 输出: [(1, &#39;a&#39;, True), (2, &#39;b&#39;, False), (3, &#39;c&#39;, True)] ``` #### 示例4:与字典结合使用 ```python keys = [&#39;name&#39;, &#39;age&#39;, &#39;city&#39;] values = [&#39;John&#39;, 28, &#39;New York&#39;] person = dict(zip(keys, values)) print(person) # 输出: {&#39;name&#39;: &#39;John&#39;, &#39;age&#39;: 28, &#39;city&#39;: &#39;New York&#39;} ``` #### 示例5:zip 长度不一致的情况 ```python a = [1, 2, 3] b = [&#39;x&#39;, &#39;y&#39;] result = zip(a, b) print(list(result)) # 输出: [(1, &#39;x&#39;), (2, &#39;y&#39;)] ``` --- ### 三、注意事项 1. **Python 3zip 返回的是惰性求值的迭代器**,不会立即生成所有结果。 2. **长度不一致时按最短处理**,多余的部分会被忽略。 3. **可以配合 * 运算符进行解包操作**,实现反向 zip。 4. **zip 可以和 range、enumerate 等配合使用**,简化循环逻辑。 --- ### 四、zip 与 enumerate 的区别 | 函数 | 功能描述 | |------------|------------------------------------------| | `zip()` | 将多个可迭代对象按位置组合成元组 | | `enumerate()` | 枚举可迭代对象,返回索引和元素的元组 | ```python words = [&#39;cat&#39;, &#39;window&#39;, &#39;defenestrate&#39;] for i, word in enumerate(words): print(i, word) # 输出: # 0 cat # 1 window # 2 defenestrate ``` --- ###
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