按列表中的元组顺序将多个元组列表组合成新的元组列表（python3）答案

【问题标题】：Combine multiple lists of tuples into new lists of tuples by order of tuple in list (python3)按列表中的元组顺序将多个元组列表组合成新的元组列表（python3）
【发布时间】：2018-10-10 07:56:15
【问题描述】：

我有多个包含两个值的元组列表，例如：

[('0','2'), ('0','2'), ('1','0')]
[('2','2'), ('0','0'), ('0','2')]
[('0','0'), ('2','1'), ('2','1')]
[('0','2'), ('2','0'), ('0','2')]

我想创建一组包含元组的新列表，这些列表按它们在列表中出现的顺序排列。例如在上面的例子中，我想要的输出是：

[('0','2'), ('2','2'), ('0','0'), ('0','2')]
[('0','2'), ('0','0'), ('2','1'), ('2','0')]
[('1','0'), ('0','2'), ('2','1'), ('0','2')]

我在思考如何解决这个问题时遇到了麻烦，因为元组没有唯一的键值，而实际列表每个包含大约 500 个元组。在列表中的位置是我新分组的重要品质。如果有帮助，每个列表都在文件的新行上。

有人有什么建议吗？

【问题讨论】：

所有列表的长度都一样吗？
所以你想转置输入？
@AndrewMcDowell 是的，每个列表的长度相同。
Transpose list of lists的可能重复
@Aran-Fey 我对 python 还很陌生，所以我需要查看你的术语，但据我所知，这就是我的意图。

标签： python python-3.x list tuples

【解决方案1】：

尝试使用简单的zip 和*：

a = [
       [('0','2'), ('0','2'), ('1','0')],
       [('2','2'), ('0','0'), ('0','2')],
       [('0','0'), ('2','1'), ('2','1')],
       [('0','2'), ('2','0'), ('0','2')]
    ]


list(zip(*a))

输出将是：

[(('0', '2'), ('2', '2'), ('0', '0'), ('0', '2')),
 (('0', '2'), ('0', '0'), ('2', '1'), ('2', '0')),
 (('1', '0'), ('0', '2'), ('2', '1'), ('0', '2'))]

【讨论】：

感谢您的回复。为了清楚起见，我需要将每个列表嵌套到一个列表中吗？如果我使用类似的东西生成了每个列表：（...上面读取 csv 文件的代码，包括导入 itertools (it)...) for row_number, row in read_lines(reader, r): row_tuples = list(it.combinations (row, 2)) 我需要添加一行，例如： rows_combined = [row_tuples]
@MatthewLollar 欢迎您，我应该说是的，这意味着如果您需要执行所需的操作，您需要从 CSV 文件加载所有数据并将其转换为上述格式，然后运行zip 函数。

【解决方案2】：

也许做这样的事情：

a = [[('0','2'), ('0','2'), ('1','0')],
    [('2','2'), ('0','0'), ('0','2')],
    [('0','0'), ('2','1'), ('2','1')],
    [('0','2'), ('2','0'), ('0','2')]]

res = list(map(list, (zip(*a))))
print(res)

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您的输出不是元组列表，您也可以使用 numpy 执行此操作：

import numpy as np
arr = np.transpose([[('0','2'), ('0','2'), ('1','0')],
                [('2','2'), ('0','0'), ('0','2')],
                [('0','0'), ('2','1'), ('2','1')],
                [('0','2'), ('2','0'), ('0','2')]], axes=[1,0,2])

它将返回一个 3D ndarray。

【讨论】：