python - python中的'TypeError：zip参数＃1必须支持迭代'

Question

data = [0, 2, 4, 8, 0, 2, 8, 0, 0, 0, 0, 2, 4, 2, 2, 0]
def drawBoard(): # Making the board into a 2d array
    count = 0
    for i in range(16):
        print(data[i], end = ' ')
        count += 1
        if count == 4:
            print("")
            count = 0
drawBoard()
data = zip(*data[::-1])
data = data[::-1]
for col in range(4):
    count = 0  
    for row in range(4): 
        if data[row*4+col] != 0:
            data[count*4+col] = data[row*4+col]
    for row in range(count, 4):
        data[row*4+col] = 0
data = data[::-1]
data = list(zip(*reversed(data)))
drawBoard()

每当我运行此代码时，都会收到此错误：

TypeError: zip argument #1 must support iteration

在这条线上：

data = zip(*data[::-1])

我已经看过其他提出这个问题和答案的人，但我无法解决这个问题。

有人可以告诉我为什么会收到此错误以及如何解决此问题。

标签： pythonpython-3.xrotation

Answer 1

您的根本问题似乎是您认为您的drawBoard函数正在draw从一维数组转换为二维数组。但事实并非如此。它所做的只是打印出的二维数组表示draw，根本不改变值。最后，您仍然只有一个普通的旧平面列表。

尝试zip(*…)转置一维数组（数字列表）是没有意义的。如果您有一个二维数组（数字列表的列表），那将是有意义的。你认为你有一个二维数组，这就是为什么你对你的代码不起作用感到困惑的原因。

因此，显而易见的解决方案是让自己成为一个可以使用的列表列表。如果你想要一个将板子变成列表列表的函数，你必须写一个——但这很容易。有关对列表元素进行分块或分组的各种方法，请参阅此问题，然后选择您喜欢的那个。然后：

def makeSquare(lst):
    width = int(len(lst) ** .5)
    if width * width != len(lst):
        raise ValueError('List length must be a perfect square')
    return list(chunkifier_that_you_chose(lst, width))

---

现在，您可以将其用作 2D 数组，从而使您的所有其余代码变得更加简单：

board = makeSquare(data)

def drawBoard(board):
    for row in board:
        for col in row:
            print(col, end = ' ')
        print()

drawBoard(board)
flippedBoard = zip(*board[::-1])
drawBoard(flippedBoard)

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如果你真的想保持列表平坦，但是用 翻转它zip(*…)，你可以将它平方化，翻转它，然后再次展平它：

board = makeSquare(data)
flippedBoard = zip(*board[::-1])
flat = [col for row in flippedBoard for col in row]

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作为旁注，由于您一直在谈论数组，并尝试将列表用作数组，您是否考虑过使用NumPy？即使您出于某种原因想要保持一切平坦，NumPy 也可以让您获得相同数据的重塑视图（无需复制任何内容，只需创建一个新的“查看器”句柄），您可以更轻松地对其进行操作：

import numpy as np
data = np.array(data)
data.reshape(4, 4) # as a 2D array
data.reshape(4, 4)[::-1] # reversed
data.reshape(4, 4)[::-1].T # reversed and transposed
data.reshape(4, 4)[::-1].T.reshape(16) # reversed, transposed, back to 1D