Python3 zip() 函数
Python3 内置函数描述
zip() 函数用于将可迭代的对象（如列表、元组、字符串等）作为参数，将对象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，这样做的好处是节约了不少的内存。
我们可以使用 list() 转换来输出列表。
如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。
zip 方法在 Python 2 和 Python 3 中的不同：在 Python 2.x zip() 返回的是一个列表。
如果需要了解 Python2 的应用，可以参考 Python zip()。
语法
zip 语法：
zip([iterable, ...])
参数说明：
- iterable -- 可迭代对象（如列表、元组、字符串等）
返回值
返回一个对象。
实例
以下实例展示了 zip 的使用方法：
实例(Python 3.0+)
>>> a = [1,2,3]
>>> b = [4,5,6]
>>> c = [4,5,6,7,8]
>>> zipped = zip(a,b) # 返回一个对象
>>> zipped
<zip object at 0x103abc288>
>>> list(zipped) # list() 转换为列表
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> list(zip(a,c)) # 元素个数与最短的列表一致
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> a1, a2 = zip(*zip(a,b)) # 与 zip 相反，zip(*) 可理解为解压，返回二维矩阵式
>>> list(a1)
[1, 2, 3]
>>> list(a2)
[4, 5, 6]
>>>
>>> b = [4,5,6]
>>> c = [4,5,6,7,8]
>>> zipped = zip(a,b) # 返回一个对象
>>> zipped
<zip object at 0x103abc288>
>>> list(zipped) # list() 转换为列表
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> list(zip(a,c)) # 元素个数与最短的列表一致
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
>>> a1, a2 = zip(*zip(a,b)) # 与 zip 相反，zip(*) 可理解为解压，返回二维矩阵式
>>> list(a1)
[1, 2, 3]
>>> list(a2)
[4, 5, 6]
>>>
Conan
103***[email protected]
机器学习模型训练中，经常需要打乱数据集，用 zip() 函数可以实现如下：
import random X = [1, 2, 3, 4, 5, 6] y = [0, 1, 0, 0, 1, 1] zipped_data = list(zip(X, y)) # 将样本和标签一 一对应组合起来,并转换成list类型方便后续打乱操作random.shuffle(zipped_data) # 使用random模块中的shuffle函数打乱列表，原地操作，没有返回值 new_zipped_data = list(map(list, zip(*zipped_data))) # zip(*)反向解压，map()逐项转换类型，list()做最后转换 new_X, new_y = new_zipped_data[0], new_zipped_data[1] # 返回打乱后的新数据 print('X:',X,'\n','y:',y) print('new_X:',new_X, '\n', 'new_y:',new_y)输出结果(因未设置随机种子seed，因此每次运行结果可能不一样):
Conan
103***[email protected]
What_how_why
252***[email protected]
@Conan 非常感谢你让我了解到zip在处理数据方面的作用。
但美中不足的是你的代码不能实现数据的打乱。
将样本和标签一一对应组合起来，并转换成 list 类型方便后续打乱操作 random.shuffle(zipped_data) 。
原因：在上面的这行代码中，你将打乱操作放到注释里了。
重新整理如下：
import random X = [1, 2, 3, 4, 5, 6] y = [0, 1, 0, 0, 1, 1] zipped_data = list(zip(X, y)) # 将样本和标签一 一对应组合起来,并转换成list类型方便后续打乱操作 random.shuffle(zipped_data) # 使用random模块中的shuffle函数打乱列表，原地操作，没有返回值 new_zipped_data = list(map(list, zip(*zipped_data))) # zip(*)反向解压，map()逐项转换类型，list()做最后转换 new_X, new_y = new_zipped_data[0], new_zipped_data[1] # 返回打乱后的新数据 print('X:',X,'\n','y:',y) print('new_X:',new_X, '\n', 'new_y:',new_y)我还有一个问题，如果真正的在机器学习模型训练中，将样本和标签一 一对应组合起来，是使用一下代码吗？
但是在上述代码中，写x序列比较麻烦，可以采用以下代码:
lst = [] for i in range(1，n+1): # n为数据集的个数 lst.append(i) # ----------------------- enumerate(x, start = 1) # x 为数据集What_how_why
252***[email protected]
K
shu***[email protected]
enumerate() 函数返回的是一个索引序列（对象），所以你第三段代码末尾
enumerate(x, start = 1)只实现了zip(x, y)， 若想实现zipped_data = list(zip(x, y))你需要将这句修改为zipped_data = list(enumerate(x, start = 1)。K
shu***[email protected]