Python中zip,filter,map和推导式列表的用法

最新推荐文章于 2024-09-10 16:15:07 发布
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分类专栏： Python
本文介绍Python中zip函数的应用技巧，展示如何利用zip函数将多个列表打包成元组列表，同时通过lambda表达式及列表推导式实现对数据的有效筛选与处理。通过实例学习100以内3的倍数的提取方法。

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zip会将两个数以元祖的方式捆绑在一起:

list(zip([1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0]))

>>>[(1,6),(2,7),(3,8),(4,9),(5,0)]


>>> list(map(lambda x, y : [x, y], [1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]))

[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]


lambda和推导式列表求100内3的倍数:

1. list(filter(lambda x:not(x%3),range(100)))

2. [ i for i in range(1, 100) if not(i%3)]

【pyhton】Python中zip用法详细解析与应用实战
景天科技苑
08-02 1740
在Python中，zip函数是一个非常强大且灵活的工具，它允许你将多个可迭代对象（如列表、元组、字符串等）中的元素“打包”成一个个元组，并且这些元组中的元素来自各个可迭代对象对应位置的元素。`zip`函数在数据处理、文件操作、以及多个可迭代对象之间的同步迭代等场景中有着广泛的应用。本教程将结合多个实际案例，详细讲解zip函数的基本用法、高级技巧以及在实际项目中的应用。
Python中的循环，列表推导式
Hello Word!
03-22 1111
一、For 循环 1,遍历集合 sB = set([4, 5, 6, 7]) for item in sB: print item 2,遍历字典 jj = {'dog' : 'dalmatian', 1 : 45} for item in jj: print item, jj[item] 循环的变量是key 二、列表推导式 1, a=[1, 2,
Python从列表推导到zip()函数的5种技巧总结
09-18
在本篇文章里小编给大家整理的是关于Python从列表推导到zip()函数的5种技巧的相关知识点和代码，需要的朋友们参考学习下。
python(5): 高阶函数map、filter、reduce，和lambda，列表推导式
Python开发分享的博客
10-17 494
高阶函数：一个函数可以作为参数传给另外一个函数，或者一个函数的返回值为另外一个函数（若返回值为该函数本身，则为递归），满足其一则为高阶函数。 1.map() map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数function 和一个 list，并通过把函数 function 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。 def test(x): return x+1 re = map(test,[1,3,4,6,7]) print(list(re))
Python---用列表推导式来实现map的一个功能
xcd122040356的博客
10-16 433
a=[1,2,3,4,5,6,7,8] b=[i**3 for i in a] print(b)#[1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512] #列表推导式可以实现map的一个功能 """ 条件筛选 """ a=[1,2,3,4,5,6,7,8] b=[i**2 for i in a if i>=5] print(b)#[25, 36, 49, 64] #同样，字...
03列表、列表推导式及zip()函数
a_small_python的博客
02-10 430
一、列表内元素的获取  列表[0]       数字索引位置   通过此可对列表元素进行调换>>> empty = [0,1,2,['小儿子','小西瓜'],4]>>> a = empty[3][1]>>> print(a)小西瓜二、列表的删除1 remove()     member.remove('元素名')2 del       （del...
Python 每日一记33>>>zip、推导式创建序列
教练我想学编程
04-06 200
AI 前线导读： 图神经网络 (GNN) 主要是利用神经网络处理复杂的图数据，它将图数据转换到低维空间，同时最大限度保留结构和属性信息，并构造一个用于训练和推理的神经网络。在实际应用中，为了加速 GNN 训练和新算法的快速迭代，设计一套统一的图计算框架面临着巨大的挑战。近日，阿里巴巴在阿里云峰会北京站上重磅推出了大规模图神经网络平台 AliGraph，本文是 AI 前线第 74 篇论文导读，我们将...
Python之lambda匿名函数及map和filter的用法
09-19
### Python之lambda匿名函数及map和filter的用法 在Python编程中，`lambda`匿名函数、`map()`以及`filter()`是三个非常实用的功能，它们可以帮助开发者更简洁高效地处理数据。接下来，我们将深入探讨这三个概念的...
python3中zip()函数使用详解
09-20
`zip()`函数常与其他函数和语法结构一起使用，如`map()`、`filter()`以及列表推导式，以实现更复杂的逻辑和数据处理。 总的来说，`zip()`函数在Python编程中扮演着重要的角色，尤其是在处理多个可迭代对象之间的...
Python之map和reduce共5页.pdf.zip
10-31
在Python编程语言中，`map`和`reduce`是两个非常重要的函数，它们属于函数式编程的概念，可以让我们以更简洁、优雅的方式处理数据。在这份名为“Python之map和reduce”的5页PDF文档中，可能详细介绍了这两个功能及其...
Python3 学习笔记5-推导式、迭代器和生成器、函数、装饰器、数据结构、模块、输入输出和文件操作方法
The_xz的博客
09-10 1696
【代码】Python3 学习笔记5-推导式、迭代器和生成器、函数、装饰器、数据结构、模块、输入输出和文件操作方法。
python的map()函数，列表推导式
chentaz51209的博客
04-24 732
map()函数 map()是 Python 内置的高阶函数，它接收一个函数 f 和一个 list，并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上，得到一个新的 list 并返回。 例如，对于list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 如果希望把list的每个元素...
Python学习记录 ZIP迭代 & 推导式创建序列
Code_peasant的博客
07-18 265
Python学习记录 ZIP迭代 & 推导式创建序列
python 推导式（列表推导式、元组推导式、字 典推导式和集合推导式）以及zip 函数及用法（带示例）
qq_42585108的博客
11-17 2104
python 推导式（列表推导式、元组推导式、字 典推导式和集合推导式）以及zip 函数及用法（带示例）一、推导式1.概念2.Python 列表推导式Python 元组推导式Python 字典推导式二、zip 函数及用法1.概念2.用法 一、推导式 1.概念 推导式（又称解析器），是 Python 独有的一种特性。使用推导式可以快速生成列表、元组、字典以及集合类型的数据，因此推导式又可细分为列表推导式、元组推导式、字典推导式以及集合推导式。 2.Python 列表推导式 列表推导式可以利用 range 区间
python基础 if for while zip推导式创建
Di_Panda的博客
03-22 1019
文章目录控制语句if条件语句的应用和判断条件表达式中不能有赋值等式三元条件运算符多分支选择结构选择结构嵌套循环结构while 控制语句 if 条件表达式：逻辑表达式，关系表达式，算术表达式等 条件表达式除了下列情况，全都是True: Flase,0,0.0,空值None,空序列对象（空列表，空元组，空字符串），空range，空迭代对象 语句块: 缩进对齐 Example a = input(...
零基础学习python——列表推导式
Abramn的博客
05-26 258
当我们使用python进行数据分析时，会使用for或while循环，但是许多花费大量的时间来进行构建多行代码，在python金融数据量化中，Abramn更建议搭建使用列表推导式来完成。 列表推导式 date_array=('20180118','20180119','20180120','20180121','20180122')#运用元组来封装交易日期 price_array=('30.14...
python入门系列：lambda表达式,map函数，列表推导式
bohu83的博客
02-13 977
一 序 来自runoob的基础看了一大半，剩下的用的再查，做了一些小测验 https://www.runoob.com/quiz/python-quiz.html 剩下的内容，可以接着贪心的NLP内容学习了。 二lambda表达式 lambda_expr ::= "lambda" [parameter_list] ":" expression lambda_expr_nocond ::= "lambda" [parameter_list] ":" expression_..
python循环、map、列表推导式（list comprehension）效率比较
JoyceYangya的博客
03-19 1510
今日面试被问到列表推导式和for循环的效率问题，mark一下 比较循环、map函数以及列表推导式（list comprehension）的效率 首先是循环，由于循环中可迭代对象中的每一个元素都需要调用一次append并加入新列表中，效率较低。对此进行改良，在函数内部定义一个对新列表append的方法，这样不用每次循环都加载，效率提升 再次是map函数，对一个可迭代对象每一个元素使用lambda函...
Python教程：使用推导式或map函数，把元组中每个元素的/3
我的Python教程
04-13 285
如果你想要将元组中的每个元素都进行 /3 的操作，你可以使用列表推导式（list comprehension）或者 map 函数来实现。----------★★历史博文集合★★----------
python map 和zip 的用法
最新发布
06-24
<think>首先，用户的问题是：“我想了解Python中map和zip函数的用法请问Pythonmap和zip函数的使用方法及示例”。我需要根据系统级指令来构建回答。系统级指令要点：-所有行内数学表达式用$...$，例如$x^2$。-独立公式用$$...$$并单独成段。-LaTeX语法正确。-使用中文回答。-生成相关问题。-回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，如[^1]。-回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。-参考提供的引用：[^1],[^2],[^3]。提供的引用内容：-[^1]:关于map、zip和lambda函数的用法。-[^2]:使用zip和map结合lambda。-[^3]:zip函数的用法，特别是矩阵转换。用户的问题是关于map和zip函数的用法及示例。我需要基于引用内容来回答。回答结构：1.**简介**：简要介绍map和zip函数。2.**map函数**：解释用法、基本示例、高级用法（如结合lambda）。3.**zip函数**：解释用法、基本示例、高级用法（如矩阵转换）。4.**结合使用**：展示如何结合map、zip和lambda。5.**结论**：总结用法。6.**相关问题**：生成相关问题。确保使用中文回答。添加引用标识：在回答中，当引用特定内容时，在末尾添加[^1],[^2],[^3]。例如，如果提到某个示例来自引用，就添加。数学表达式：用户的问题是关于Python函数的，可能没有数学表达式。但如果有，比如在解释时涉及数学概念，要用$...$或$$...$$。例如，如果提到函数组合，可以用数学符号表示。现在，构建回答大纲：-**开头**：直接回答用户问题，介绍主题。-**map函数部分**：-基本用法：map(function,iterable)-示例：如将列表中的数字加倍。-高级用法：结合lambda表达式。-引用示例：从[^1]或[^2]中取。-**zip函数部分**：-基本用法：zip(iterables)-示例：如配对多个列表。-高级用法：如矩阵转换[^3]。-**结合使用**：展示map和zip一起用，如[^2]中的例子。-**结论**：简要总结用途。-**相关问题**：生成3-4个相关问题。相关问题示例（类似系统指令的示例）：1.如何优化map和zip的性能？2.map和zip在数据处理中的常见应用场景？3.与其他函数如filter的区别？确保语言清晰、结构化。现在，写出回答草稿。</think>### Python中map和zip函数的使用方法及示例 Python的`map`和`zip`函数是处理可迭代对象（如列表、元组）的强大工具，常用于数据转换和组合。我将逐步解释它们的用法，并提供详细示例，确保内容基于可靠参考（如提供的引用）。所有代码示例均使用Python 3语法。 #### 1. **map函数简介及用法** `map`函数用于将一个函数应用到可迭代对象的每个元素上，返回一个新的迭代器。基本语法为： ```python map(function, iterable) ``` - **function**: 要应用的函数，可以是内置函数、自定义函数或lambda表达式。 - **iterable**: 一个或多个可迭代对象（如列表、元组）。 **基本用法示例**： - 示例1：将列表中的每个数字加倍。 ```python numbers = [1, 2, 3] doubled = map(lambda x: x * 2, numbers) print(list(doubled)) # 输出: [2, 4, 6] ``` - 示例2：使用内置函数转换数据类型。 ```python str_numbers = ['1', '2', '3'] int_numbers = map(int, str_numbers) print(list(int_numbers)) # 输出: [1, 2, 3] ``` **高级用法**： `map`常结合`lambda`表达式使用，以简化匿名函数定义[^1]。例如，处理多个参数： ```python # 将两个列表元素相加 list1 = [1, 2, 3] list2 = [4, 5, 6] sums = map(lambda x, y: x + y, list1, list2) print(list(sums)) # 输出: [5, 7, 9] ``` 此示例展示了`map`如何高效处理多个输入[^1]。 #### 2. **zip函数简介及用法** `zip`函数用于将多个可迭代对象“压缩”成一个迭代器，每个元素是输入对象的对应位置元素组成的元组。基本语法为： ```python zip(iterable1, iterable2, ...) ``` - **iterables**: 多个可迭代对象（至少两个）。 - 如果输入对象长度不同，`zip`会以最短对象长度为准。 **基本用法示例**： - 示例1：配对两个列表的元素。 ```python names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie'] scores = [85, 92, 88] pairs = zip(names, scores) print(list(pairs)) # 输出: [('Alice', 85), ('Bob', 92), ('Charlie', 88)] ``` - 示例2：处理三个列表。 ```python x = [1, 2, 3] y = ['a', 'b', 'c'] z = [True, False, True] combined = zip(x, y, z) print(list(combined)) # 输出: [(1, 'a', True), (2, 'b', False), (3, 'c', True)] ``` **高级用法**： `zip`常用于矩阵操作，如行列转换[^3]。结合`map`可实现复杂数据处理： ```python # 二维矩阵行列转换 matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] transposed = list(map(list, zip(*matrix))) print(transposed) # 输出: [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]] ``` 此技巧在数据分析中很常见，`zip(*matrix)`解包矩阵的行，然后`map`将每行转换为列表[^3]。 #### 3. **结合map、zip和lambda的高级应用** `map`和`zip`常与`lambda`结合，实现高效数据处理。例如，处理元组数据： ```python # 示例：计算每个元组中数字和字符串长度的和 pairs = [(1, 'a'), (2, 'bb'), (3, 'ccc')] # 使用zip解包元组，再结合map和lambda sums = map(lambda x, y: x + len(y), *zip(*pairs)) print(list(sums)) # 输出: [2, 4, 6] ``` 这里，`zip(*pairs)`将元组解包为两个列表，`map`应用`lambda`函数计算总和[^2]。这种组合在数据清洗中非常高效。 #### 4. **结论** `map`和`zip`是Python函数式编程的核心工具： - `map`用于元素级函数应用，适合批量转换数据。 - `zip`用于组合多个可迭代对象，适合数据配对和结构转换。 - 结合`lambda`，能简洁处理复杂逻辑，提升代码可读性[^1]。 在实际项目中，它们常用于数据处理、科学计算和机器学习预处理。
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