关于python：Transpose / Unzip功能（zip的反转）？

Transpose/Unzip Function (inverse of zip)?

我有一个2项元组的列表，我想将它们转换为2个列表，其中第一个列表包含每个元组中的第一个项，第二个列表包含第二个项。

例如：

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original = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
# and I want to become...
result = (['a', 'b', 'c', 'd'], [1, 2, 3, 4])

是否有一个内置函数可以做到这一点？

相关讨论

zip是它自己的反义词！如果您使用特殊*运算符。

1 2	>>> zip(*[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]) [('a', 'b', 'c', 'd'), (1, 2, 3, 4)]

其工作方式是通过以下参数调用zip：

1	zip(('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4))

号

…除了参数直接传递给zip(转换成元组后)，所以不必担心参数的数量变得太大。

相关讨论

你也可以

1	result = ([ a for a,b in original ], [ b for a,b in original ])

它应该有更好的伸缩性。尤其是如果python在不扩展列表理解方面做得很好，除非需要。

(顺便说一下，它是一对列表，而不是像zip那样的元组列表。)

如果生成器(而不是实际列表)正常，则可以这样做：

1	result = (( a for a,b in original ), ( b for a,b in original ))

。

在您请求每个元素之前，生成器不会仔细浏览列表，但在另一方面，它们保留对原始列表的引用。

相关讨论

如果您的列表长度不相同，您可能不想按照帕特里克的回答使用zip。这项工作：

1 2	>>> zip(*[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]) [('a', 'b', 'c', 'd'), (1, 2, 3, 4)]

但是，对于不同的长度列表，zip会将每个项目截断为最短列表的长度：

1 2	>>> zip(*[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4), ('e', )]) [('a', 'b', 'c', 'd', 'e')]

。

可以使用不带函数的map将空结果填充为无：

1 2	>>> map(None, *[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4), ('e', )]) [('a', 'b', 'c', 'd', 'e'), (1, 2, 3, 4, None)]

。

不过，zip()速度稍快。

相关讨论

我喜欢在我的程序中使用zip(*iterable)(这是您要查找的代码段)，因此：

1 2	def unzip(iterable): return zip(*iterable)

我发现unzip更易读。

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>>> original = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
>>> tuple([list(tup) for tup in zip(*original)])
(['a', 'b', 'c', 'd'], [1, 2, 3, 4])

号

给出问题中的一组列表。

1	list1, list2 = [list(tup) for tup in zip(*original)]

号

打开两个列表。

这只是另一种方法，但它对我有很大帮助，所以我在这里写了：

具有这种数据结构：

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X=[1,2,3,4]
Y=['a','b','c','d']
XY=zip(X,Y)

。

导致：

1 2	In: XY Out: [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c'), (4, 'd')]

在我看来，解压并回到原版的更为Python式的方法是：

1	x,y=zip(*XY)

。

但这会返回一个元组，因此如果需要列表，可以使用：

1	x,y=(list(x),list(y))

号

天真的方法

1 2	def transpose_finite_iterable(iterable): return zip(*iterable) # `itertools.izip` for Python 2 users

对于有限不可迭代(如list/tuple/str等序列)的(潜在无限)iterables，可以很好地工作，如

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| |a_00| |a_10| ... |a_n0| |
| |a_01| |a_11| ... |a_n1| |
| |... | |... | ... |... | |
| |a_0i| |a_1i| ... |a_ni| |
| |... | |... | ... |... | |

号

哪里

n in ?，
a_ij对应于ith iterable的jth元素，

应用transpose_finite_iterable后，我们得到

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| |a_00| |a_01| ... |a_0i| ... |
| |a_10| |a_11| ... |a_1i| ... |
| |... | |... | ... |... | ... |
| |a_n0| |a_n1| ... |a_ni| ... |

python示例，其中a_ij == j、n == 2

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>>> from itertools import count
>>> iterable = [count(), count()]
>>> result = transpose_finite_iterable(iterable)
>>> next(result)
(0, 0)
>>> next(result)
(1, 1)

。

但是我们不能再用transpose_finite_iterable来恢复原来iterable的结构，因为result是有限iterable s的无穷大iterables(在我们的例子中是tuples)：

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>>> transpose_finite_iterable(result)
... hangs ...
Traceback (most recent call last):
File"...", line 1, in ...
File"...", line 2, in transpose_finite_iterable
MemoryError

那么我们如何处理这个案子呢？

…江户一号〔14〕来了。

在我们看了itertools.tee函数的文档之后，有一个python配方，通过一些修改可以帮助我们解决这个问题。

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def transpose_finite_iterables(iterable):
iterator = iter(iterable)
try:
first_elements = next(iterator)
except StopIteration:
return ()
queues = [deque([element])
for element in first_elements]

def coordinate(queue):
while True:
if not queue:
try:
elements = next(iterator)
except StopIteration:
return
for sub_queue, element in zip(queues, elements):
sub_queue.append(element)
yield queue.popleft()

return tuple(map(coordinate, queues))

。

让我们检查一下

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>>> from itertools import count
>>> iterable = [count(), count()]
>>> result = transpose_finite_iterables(transpose_finite_iterable(iterable))
>>> result
(<generator object transpose_finite_iterables.<locals>.coordinate at ...>, <generator object transpose_finite_iterables.<locals>.coordinate at ...>)
>>> next(result[0])
0
>>> next(result[0])
1

。合成

现在我们可以定义一般的函数来处理iterables的iterables，其中一个是有限的，另一个可能是无限的，使用functools.singledispatch类装饰符

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from collections import (abc,
deque)
from functools import singledispatch

@singledispatch
def transpose(object_):
"""
Transposes given object.
"""
raise TypeError('Unsupported object type: {type}.'
.format(type=type))

@transpose.register(abc.Iterable)
def transpose_finite_iterables(object_):
"""
Transposes given iterable of finite iterables.
"""
iterator = iter(object_)
try:
first_elements = next(iterator)
except StopIteration:
return ()
queues = [deque([element])
for element in first_elements]

def coordinate(queue):
while True:
if not queue:
try:
elements = next(iterator)
except StopIteration:
return
for sub_queue, element in zip(queues, elements):
sub_queue.append(element)
yield queue.popleft()

return tuple(map(coordinate, queues))

def transpose_finite_iterable(object_):
"""
Transposes given finite iterable of iterables.
"""
yield from zip(*object_)

try:
transpose.register(abc.Collection, transpose_finite_iterable)
except AttributeError:
# Python3.5-
transpose.register(abc.Mapping, transpose_finite_iterable)
transpose.register(abc.Sequence, transpose_finite_iterable)
transpose.register(abc.Set, transpose_finite_iterable)

在有限非空iterables上的二元算子类中，它可以被看作是它自己的逆(数学家称这种函数为"对合")。

作为singledispatch的额外功能，我们可以处理numpy数组，例如

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import numpy as np
...
transpose.register(np.ndarray, np.transpose)

。

然后像这样使用

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>>> array = np.arange(4).reshape((2,2))
>>> array
array([[0, 1],
[2, 3]])
>>> transpose(array)
array([[0, 2],
[1, 3]])

注释

由于transpose返回迭代器，并且如果有人想在op中使用list的tuple，那么可以使用map内置函数，例如

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>>> original = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
>>> tuple(map(list, transpose(original)))
(['a', 'b', 'c', 'd'], [1, 2, 3, 4])

。广告

我在0.5.0版本的lz包中添加了通用的解决方案，可以像

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>>> from lz.transposition import transpose
>>> list(map(tuple, transpose(zip(range(10), range(10, 20)))))
[(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), (10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19)]

号附笔。

没有解决方案(至少是显而易见的)来处理潜在的无限不可迭代的无限不可迭代的无限不可迭代，但这种情况并不常见。

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original = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]

#unzip
a1 , a2 = zip(*original)
#make tuple with two list
result=(list(a1),list(a2))
result

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result=(['a', 'b', 'c', 'd'], [1, 2, 3, 4])

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考虑使用更多的itertools.unzip：

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>>> from more_itertools import unzip
>>> original = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
>>> [list(x) for x in unzip(original)]
[['a', 'b', 'c', 'd'], [1, 2, 3, 4]]

号

相关讨论

因为它返回元组(并且可以使用大量的内存)，所以在我看来，zip(*zipped)技巧似乎比有用更聪明。

这是一个函数，它实际上会给你zip的倒数。

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def unzip(zipped):
"""Inverse of built-in zip function.
Args:
zipped: a list of tuples

Returns:
a tuple of lists

Example:
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
zipped = list(zip(a, b))

assert zipped == [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

unzipped = unzip(zipped)

assert unzipped == ([1, 2, 3], [4, 5, 6])

"""

unzipped = ()
if len(zipped) == 0:
return unzipped

dim = len(zipped[0])

for i in range(dim):
unzipped = unzipped + ([tup[i] for tup in zipped], )

return unzipped

号

相关讨论

虽然zip(*seq)非常有用，但它可能不适用于非常长的序列，因为它将创建一个要传入的值元组。例如，我一直在使用一个有超过一百万个条目的坐标系统，并且发现直接创建序列的速度明显更快。

一般方法如下：

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from collections import deque
seq = ((a1, b1, …), (a2, b2, …), …)
width = len(seq[0])
output = [deque(len(seq))] * width # preallocate memory
for element in seq:
for s, item in zip(output, element):
s.append(item)

号

但是，根据你想对结果做什么，选择收藏会有很大的不同。在我的实际用例中，使用集合而不使用内部循环，比所有其他方法都快得多。

而且，正如其他人所指出的，如果您使用数据集，那么使用numpy或pandas集合可能是有意义的。

前面的答案都不能有效地提供所需的输出，即列表的元组，而不是元组的列表。对于前者，您可以使用tuple和map。区别在于：

1 2	res1 = list(zip(original)) # [('a', 'b', 'c', 'd'), (1, 2, 3, 4)] res2 = tuple(map(list, zip(original))) # (['a', 'b', 'c', 'd'], [1, 2, 3, 4])

号

此外，以前的大多数解决方案都采用python 2.7，其中zip返回一个列表，而不是迭代器。

对于python 3.x，您需要将结果传递给诸如list或tuple之类的函数，以耗尽迭代器。对于内存高效的迭代器，可以省略外部list和tuple对各自解决方案的调用。

这就是如何将2x4元组转换为4x2元组的方法。

1	>>> tuple(zip(*[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]))

号

结果

1	[('a', 'b', 'c', 'd'), (1, 2, 3, 4)]

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