如何在两个列表中同时运行循环，以便循环中的每个项目都匹配？[Python]

我正在编写一个使用matplotlib绘制数据的代码。数据来自数千个文本文件。我可以写一个循环来绘制数据。现在，我想用另一个文件中的一段信息为每个绘图添加一个标签，我已将其制作成一个列表：

import os
import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta


time = []
t1 = []
t2 = []
t3 = []
t4 = []
t5 = []
t6 = []
newdate = []

temps = open('/Users/datafile_with_temperatures.txt','r')
sepfile = temps.read().replace('\n','').split('\r')
temps.close()

for plotpair in sepfile:
    data = plotpair.split('\t')
    time.append(float(data[0]))
    t1.append(float(data[1]))
    t2.append(float(data[2]))
    t3.append(float(data[3]))
    t4.append(float(data[4]))
    t5.append(float(data[5]))
    t6.append(float(data[6]))

for datapoint in t2,t3,t4,t5,t6:
    temperatures = np.array([t2,t3,t4,t5,t6]).mean(0).tolist()


os.chdir('/Users/datafile')
path = os.listdir('/Users/datafiles')
for file in path and temperature_point in temperatures:
    MtoC = []
    Pressure = []
    readfile = open(file,'r')

    datalines = readfile.read().split("\n")
    useful_data = []

    for line in datalines:
        line = ''.join([x for x in line if x not in [",", "\r"]])
        data = [float(item) for item in line.split()]
        useful_data.append(data)
    combined_data = [MtoC.extend(sub_list) for sub_list in useful_data]
    Mass_to_charge = MtoC[::2]
    Pressure = MtoC[1::2]

    plt.plot(Mass_to_charge,Pressure)
    plt.title(file)
    plt.text(60, 1e-07, temperature_point)
    plt.xlabel('Mass to Charge Ratio')
    plt.ylabel('Pressure (torr)')
    plt.yscale('log')
    plt.ylim([1e-10,1e-05])
    plt.savefig(file+'.jpg')
    plt.close()

---

我希望列表中的温度点列在绘图上。温度点的数量与打印文本文件的数量相同。有数千个文本文件，其中包含用于绘制绘图的数据。每个文件相隔几秒钟，因为时间不是绘图中的变量。有一个文本文件，它对应于每个数据文件，具有该特定时间的温度。我想运行循环，这样它将绘制第一个数据文件，并将第一个温度点作为文本添加到绘图上，然后循环遍历每个文件并执行相同的操作。

这种行为可以使用

zip

解决，然后根据需要解压缩元素。请参见以下简单示例：

l1 = [1,3,5,7,9]
l2 = [2,4,6,8,0]

for i1, i2 in zip(l1, l2):
    print('First: {}, Second: {}'.format(i1, i2))

输出

First: 1, Second: 2
First: 3, Second: 4
First: 5, Second: 6
First: 7, Second: 8
First: 9, Second: 0

大宗报价

退房

izip（）

类似于

zip（）

，但会生成一个迭代器，而

zip（）

会一次解析它的输入，并将一个巨大的对象传递给循环，这可能会导致较大数据集的问题，而且速度较慢

---

根据@cyber的评论进行编辑：这仅在Python2.x中是正确的。在Python3.x中，内置的

zip（）

实现了这里的

izip（）

功能。

Ha，也比我强。但是说真的，你应该在Python3.x中使用

izip（）

而不是

zip（）

@Conslo，所以它相当于

izip

。我梦想有一天大多数人都在使用Python3.x:p“而zip（）一次解析它的输入”。。。这仅适用于Python2.x

from itertools import izip

for d2,d3,d4,d5,d6 in izip(t2,t3,t4,t5,t6):
    ...