2つのリストからリストのリストを作成する最も速くてエレガントな方法は何ですか？

私は持っています

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)]

そして、私は欲しいです

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

zipの代わりにmapを使用することを考えていましたが、最初の引数として配置する標準ライブラリメソッドがあるかどうかはわかりません。

これのために自分の関数を定義し、マップを使用することができます。私の質問は、すでに何かが実装されているかどうかです。いいえも答えです。

2つ以上のリスト（さらに言えば2つだけ）を圧縮する場合、読みやすい方法は次のようになります。

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

これはリスト内包表記を使用し、リスト内の各要素（タプル）をリストに変換します。

あなたはほとんど自分で答えを持っていました。のmap代わりに使用しないでくださいzip。map ANDを 使用しzipます。

マップをzipと一緒に使用して、エレガントで機能的なアプローチをとることができます。

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

zipタプルのリストを返します。リスト内の各タプルをmap(list, [...])呼び出しlistます。list(map([...])マップオブジェクトを読み取り可能なリストに変換します。

私はzip関数の優雅さが大好きですが、演算子モジュールでitemgetter（）関数を使用する方がはるかに高速であるように見えます。これをテストするための簡単なスクリプトを作成しました。

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

zipの方が速いと思っていましたが、itemgetterメソッドはロングショットで勝ちます。

Using zip
6.1550450325
Using itemgetter
0.768098831177

私は一般的にラムダを使用するのは好きではありませんが...

>>> 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]]

追加の速度が必要な場合は、マップが少し速くなります。

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

ただし、mapは非Pythonであると見なされ、パフォーマンスチューニングにのみ使用する必要があります。

これはどう？

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

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

またはさらに良い：

>>> 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を使用する

エレガンスの定義は非常に疑わしい場合がありますがnumpy、配列の作成とそのリストへの変換（必要な場合...）を使用してmapいる場合は、関数やリスト内包表記を使用した場合と比べるとそれほど効率的ではありませんが、非常に実用的です。

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]]

それ以外の場合は、zip直接使用できる関数をスキップしますnp.dstack。

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

リスト内包表記は、私が推測する非常に単純な解決策になるでしょう。

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]]