두 목록의 목록을 수행하는 가장 빠르고 우아한 방법은 무엇입니까?

나는 가지고있다

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)]

그리고 나는 갖고 싶다

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

zip 대신 map을 사용하려고 생각했지만 첫 번째 인수로 넣을 표준 라이브러리 메서드가 있는지 모르겠습니다.

나는 이것을 위해 내 자신의 기능을 정의하고 맵을 사용할 수 있습니다. 제 질문은 이미 구현 된 것이 있는지입니다. 아니오 도 대답입니다.

2 개 이상의 목록 (또는 2 개만)을 압축하는 경우 읽기 쉬운 방법은 다음과 같습니다.

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

이것은 목록 이해력을 사용하고 목록의 각 요소 (튜플)를 목록으로 변환합니다.

당신은 거의 답을 얻었습니다. map대신 사용하지 마십시오 zip. map AND를 사용하십시오 zip.

우아하고 기능적인 접근 방식을 위해 zip과 함께지도를 사용할 수 있습니다.

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

zip튜플 목록을 반환합니다. 목록의 각 튜플을 map(list, [...])호출 list합니다. list(map([...])지도 객체를 읽을 수있는 목록으로 바꿉니다.

나는 zip 함수의 우아함을 좋아하지만 연산자 모듈에서 itemgetter () 함수를 사용하는 것이 훨씬 더 빠른 것 같습니다. 이것을 테스트하기 위해 간단한 스크립트를 작성했습니다.

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

zip이 더 빠를 것으로 예상했지만 itemgetter 메서드가 장기적으로 승리합니다.

Using zip
6.1550450325
Using itemgetter
0.768098831177

나는 일반적으로 람다를 사용하는 것을 좋아하지 않지만 ...

>>> 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]]

추가 속도가 필요한 경우지도가 약간 더 빠릅니다.

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

그러나 맵은 비 파이썬으로 간주되며 성능 조정에만 사용해야합니다.

이건 어때?

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

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

또는 더 나은 방법 :

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

numpy 사용

우아함의 정의는 매우 의심 스러울 수 있지만 numpy배열 생성 및 목록으로의 변환 (필요한 경우 ...)으로 작업하는 경우 map함수 또는 목록 이해를 사용하는 것과 비교할 때 그다지 효율적이지 않더라도 매우 실용적 일 수 있습니다 .

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]]

그렇지 않으면 zip함수를 건너 뛰면 직접 사용할 수 있습니다 np.dstack.

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

목록 이해는 내가 생각하기에 매우 간단한 해결책이 될 것입니다.

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]]