36

如果我有两个长度相同的数组 - 说a和b

a = [4,6,2,6,7,3,6,7,2,5]

b = [6,4,6,3,2,7,8,5,3,5]

通常，我会这样做：

for i in range(len(a)):
    print a[i] + b[i]

而不是这样的：

i=0
for number in a:
    print number + b[i]
    i += 1

因为我更喜欢与使用的方法保持一致。

我知道zip，但我从不使用它。这是为此zip而生的吗？

将

for pair in zip(a,b):
    print pair[0] + pair[1]

是这样做的pythonic方式吗？

4

4 回答 4

43

如果列表a很b短，请使用zip（如@Vincenzo Pii 所示）：

for x, y in zip(a, b):
    print(x + y)

如果列表a很b长，则使用itertools.izip来节省内存：

import itertools as IT
for x, y in IT.izip(a, b):
    print(x + y)

zip创建一个元组列表。如果a和b很大，这可能会很麻烦（内存方面）。

itertools.izip返回一个迭代器。迭代器不会生成完整的元组列表；它只产生每个项目，因为它是由 for 循环请求的。因此，它可以为您节省一些内存。

在 Python2 中，调用zip(a,b)短列表比使用itertools.izip(a,b). 但是在 Python3 中注意zip默认返回一个迭代器（即它相当于itertools.izip在 Python2 中）。

其他感兴趣的变体：

于 2013-01-12T13:51:08.817 回答
8

正如您自己提到的，一个可能的解决方案是使用zip，但与您在问题中的编写方式略有不同：

for x, y in zip(a, b):
    print x, y

请注意，返回的元组列表的长度zip()将等于 和 的长度之间的a最小值b。这会影响何时a和b不同的长度。

于 2013-01-12T13:44:43.857 回答
7

zip您可以使用Numpy而不是使用Numpy，尤其是在速度很重要并且您有长数组的情况下。它要快得多，一旦您使用 numpy 数组，您就不需要循环，只需编写：

print a + b

图表显示了使用 zip、izip 和 numpy 对不同长度列表求和的平均时间： 在此处输入图像描述

于 2013-01-12T14:57:35.623 回答
1

提供这个答案是为了完整性，因为numpy已经在另一个答案中讨论过，并且将来自更高排名数组的值配对在一起通常很有用。

接受的答案适用于任何等级为 1 的序列/数组。但是，如果该序列具有多个级别（例如numpy等级为 2 或更多的数组，也例如在 a listof lists 或tupleof tuples 中），则需要遍历每个等级。下面是一个二维numpy数组的例子：

import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
b = np.array([list('abc'), list('pdq'), list('xyz')])
c = np.array([[frobnicate(aval, bval) for aval, bval in zip(arow, brow)] for arow, brow in zip(a, b)])

同样的概念也适用于任何一组相同形状的二维嵌套序列：

a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
b = [list('abc'), list('pdq'), list('xyz')]
c = [[frobnicate(aval, bval) for aval, bval in zip(arow, brow)] for arow, brow in zip(a, b)]

如果其中一个或两个嵌套序列有“洞”，使用itertools.zip_longest来填充洞（填充值默认为None但可以指定）：

from itertools import zip_longest as zipl
a = [[], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] # empty list in the first row
b = [list('abc'), list('pdq'), []] # empty list in the last row
c = [[frobnicate(aval, bval) for aval, bval in zipl(arow, brow)] for arow, brow in zipl(a, b)]
于 2017-07-13T13:34:55.087 回答