Cách nhanh nhất và thanh lịch nhất của danh sách từ hai danh sách là gì?

Tôi có

In [1]: a=[1,2,3,4,5,6]

In [2]: b=[7,8,9,10,11,12]

In [3]: zip(a,b)
Out[3]: [(1, 7), (2, 8), (3, 9), (4, 10), (5, 11), (6, 12)]

Và tôi muốn có

In [3]: some_method(a,b)
Out[3]: [[1, 7], [2, 8], [3, 9], [4, 10], [5, 11], [6, 12]]

Tôi đã nghĩ đến việc sử dụng bản đồ thay vì zip, nhưng tôi không biết liệu có phương pháp thư viện tiêu chuẩn nào đó để đặt làm đối số đầu tiên hay không.

Tôi có thể xác định chức năng của riêng mình cho việc này và sử dụng bản đồ, câu hỏi của tôi là liệu đã có cái gì đó được triển khai chưa. Không cũng là một câu trả lời.

Nếu bạn đang nén nhiều hơn 2 danh sách (hoặc thậm chí chỉ 2, cho vấn đề đó), một cách có thể đọc được sẽ là:

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

Điều này sử dụng khả năng hiểu danh sách và chuyển đổi từng phần tử trong danh sách (bộ giá trị) thành danh sách.

Bạn gần như đã có câu trả lời cho chính mình. Không sử dụng mapthay vì zip. Sử dụng map AND zip .

Bạn có thể sử dụng bản đồ cùng với mã zip để có cách tiếp cận tiện dụng, thanh lịch:

list(map(list, zip(a, b)))

ziptrả về một danh sách các bộ giá trị. map(list, [...])cuộc gọi listtrên từng bộ trong danh sách. list(map([...])biến đối tượng bản đồ thành một danh sách có thể đọc được.

Tôi thích sự sang trọng của hàm zip, nhưng sử dụng hàm itemgetter () trong mô-đun toán tử dường như nhanh hơn nhiều. Tôi đã viết một tập lệnh đơn giản để kiểm tra điều này:

import time
from operator import itemgetter

list1 = list()
list2 = list()
origlist = list()
for i in range (1,5000000):
        t = (i, 2*i)
        origlist.append(t)

print "Using zip"
starttime = time.time()
list1, list2 = map(list, zip(*origlist))
elapsed = time.time()-starttime
print elapsed

print "Using itemgetter"
starttime = time.time()
list1 = map(itemgetter(0),origlist)
list2 = map(itemgetter(1),origlist)
elapsed = time.time()-starttime
print elapsed

Tôi mong đợi zip sẽ nhanh hơn, nhưng phương pháp itemgetter sẽ thắng bằng một cú đánh dài:

Using zip
6.1550450325
Using itemgetter
0.768098831177

Tôi thường không thích sử dụng lambda, nhưng ...

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> b = [6, 7, 8, 9, 10]
>>> c = lambda a, b: [list(c) for c in zip(a, b)]
>>> c(a, b)
[[1, 6], [2, 7], [3, 8], [4, 9], [5, 10]]

Nếu bạn cần thêm tốc độ, bản đồ sẽ nhanh hơn một chút:

>>> d = lambda a, b: map(list, zip(a, b))
>>> d(a, b)
[[1, 6], [2, 7], [3, 8], [4, 9], [5, 10]]

Tuy nhiên, bản đồ được coi là không phức tạp và chỉ nên được sử dụng để điều chỉnh hiệu suất.

Còn cái này thì sao?

>>> def list_(*args): return list(args)

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

Hoặc thậm chí tốt hơn:

>>> def zip_(*args): return map(list_, *args)
>>> zip_(range(5), range(9,4,-1))
[[0, 9], [1, 8], [2, 7], [3, 6], [4, 5]]

Sử dụng numpy

Định nghĩa về sự thanh lịch có thể khá đáng nghi ngờ nhưng nếu bạn đang làm việc với numpyviệc tạo một mảng và việc chuyển đổi nó thành danh sách (nếu cần ...) có thể rất thực tế mặc dù không hiệu quả lắm so với việc sử dụng maphàm hoặc toàn bộ danh sách.

import numpy as np 
a = b = range(10)
zipped = zip(a,b)
result = np.array(zipped).tolist()
Out: [[0, 0],
 [1, 1],
 [2, 2],
 [3, 3],
 [4, 4],
 [5, 5],
 [6, 6],
 [7, 7],
 [8, 8],
 [9, 9]]

Nếu không, bỏ qua zipchức năng bạn có thể sử dụng trực tiếp np.dstack:

np.dstack((a,b))[0].tolist()

Tôi đoán là hiểu danh sách sẽ là giải pháp rất đơn giản.

a=[1,2,3,4,5,6]

b=[7,8,9,10,11,12]

x = [[i, j] for i, j in zip(a,b)]

print(x)

output : [[1, 7], [2, 8], [3, 9], [4, 10], [5, 11], [6, 12]]