如何在Python/PyTorch中合并不等长数据结构生成值-标签对

方法1：使用zip()函数（生成元组对） #

df1 = [[1,2,3],[4,5,6]]
df2 = ['a','b']  # 注意：需将a、b改为字符串形式，否则会因未定义变量报错

# 合并得到元组组成的列表
df = list(zip(df1, df2))

此时df[0]为([1,2,3], 'a')，执行numbers, letter = df[0]可直接完成解包。

方法2：列表推导式（生成列表对） #

如果需要合并后的每个元素是列表而非元组（完全匹配你要的df[0] = [[1,2,3], a]格式），用列表推导式：

df1 = [[1,2,3],[4,5,6]]
df2 = ['a','b']

df = [[item1, item2] for item1, item2 in zip(df1, df2)]

此时df[0]就是[[1,2,3], 'a']，执行numbers, letter = df[0]后：

• numbers = [1,2,3]
• letter = 'a'

注意事项 #

原代码中的df2 = [a,b]会触发NameError，因为a和b未被定义，实际使用时必须把它们写成字符串'a'和'b'。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fahren