使用Numpy进行去重 unique_list = np.unique(my_list).tolist() print(unique_list) 在这个示例中,我们使用Numpy的np.unique函数直接去除列表中的重复元素,得到去重后的列表。 五、总结 列表去重是Python编程中常见的操作,使用集合(set)进行去重、遍历保留顺序、使用字典(dict.fromkeys)是
一、使用集合(set) 使用集合去重是Python中最为常见的方法,因为集合在数学意义上就是一组不重复的元素,因此用集合去重是最自然的选择。 original_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] unique_list = list(set(original_list)) print(unique_list) 优点 简单快捷:代码简洁,易于理解和实现。 高效:因为集合的...
5. 使用numpy.unique 对于数值型列表,特别是当列表中包含大量重复元素时,使用numpy库中的unique函数可以高效地去重。 代码示例: python import numpy as np original_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] unique_list = np.unique(original_list).tolist() print(unique_list) # 输出: [1, 2, 3, 4,...
numpy是一个强大的科学计算库,它的unique方法可以用来去重。 示例代码 import numpy as np def remove_duplicates_numpy(lst): """ 使用numpy 去重 """ return np.unique(lst).tolist() # 测试代码 original_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 3, 6] deduplicated_list = remove_duplicates_numpy(or...
方法三:使用numpy库的unique函数 importnumpyasnplist= [1,2,2,3,3,4,4] unique_list = np.unique(list)print(unique_list) numpy库的unique函数可以用于获取数组中的唯一值。 这些是实现列表去重的几种常见方法,你可以根据具体需求选择适合的方法。希望对你有帮助!如果你还有其他关于 Python 的问题,随时都可以...
importnumpyasnp lst = [1,2,2,3,4,4,5] unique_lst = np.unique(lst)print(unique_lst) 输出结果: [12345] 上述代码中,np.unique()函数会返回一个已排序的不重复元素列表。 结论 本文介绍了 Python 中实现列表去重的多种方法,包括使用集合、顺序字典、列表推导式、字典、逐个比较和函数库等方法。这些...
首先如果不关注去重后元素顺序的话，以上方法均可以使用，只要保证去重即可。像上面第一种方法直接用集合set()函数，简单还高效。现在我们介绍另外两种方法。第一种方法：使用标准库中的itertools模块中的groupby()函数，实例代码如下：第二种方法：使用numpy中的unique()函数去重，实例代码如下：结语：实际项目开发中关于...
缺点:需要引入 numpy 库,适合已经在使用 numpy 的场景,可能会改变原始数据的顺序 7. itertools.groupby #方法7:itertools.groupbyfromitertoolsimportgroupby list07=[1,1,0,0,1,2,2,4,3,3,3] sorted_list=sorted(list07) result_list7= [keyforkey, _ingroupby(sorted_list)]print(result_list7)#[0,...
除了使用Python内置的方法去重嵌套列表外,我们还可以使用一些外部库来实现相同的功能。例如,numpy库提供了unique函数,可以用来去重数组。 下面是一个使用numpy库去重嵌套列表的代码示例: importnumpyasnp nested_list=[[1,2],[3,4],[1,2]]unique_list=np.unique(nested_list,axis=0)print(unique_list) ...
在上述代码中,我们使用Numpy库中的unique()方法去除重复项,并将结果转换回列表。 七、使用迭代器和集合 我们还可以使用迭代器和集合来去除列表中的重复项。这种方法对于大数据集非常有效,因为它的内存占用较小。 from itertools import filterfalse list_with_duplicates = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5] ...