リストを直接走査して削除します
l1 = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 6, 6, 5, 5, 2, 2] for el in l1: if l1.count(el) > 1: l1.remove(el) print(l1)# 会漏删,因为删除一个元素后,后面的元素向前补位,导致紧跟的一个元素被跳过.
インデックスを走査して削除します
l1 = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 6, 6, 5, 5, 2, 2] for el in range(len(l1)): # 此时len(l1)已经确定,不会随着l1后面的变化而变化 if l1.count(l1[el]) > 1: l1.remove(l1[el]) print(l1) # 会报错,因为删除元素后导致l1的长度变短了,但是for遍历的还是之前的索引长度,会导致索引超过范围而报错
作成したスライスを走査して元のリストを削除します
l1 = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 6, 6, 5, 5, 2, 2] for el in l1[:]: if l1.count(el) > 1: l1.remove(el) # 没有问题,可以去重,但是无法保留原有的顺序 print(l1)
新しいリストを使用して記録します保持する必要がある要素
l1 = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 6, 6, 5, 5, 2, 2] lst = [] for el in l1: if lst.count(el) < 1: lst.append(el) print(lst) # 没有问题,也能保留原有顺序,但是创建了新列表
インデックスを逆方向に削除
l1 = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 6, 6, 5, 5, 2, 2] for el in range(len(l1)-1, -1, -1): if l1.count(l1[el]) > 1: l1.pop(el) # 没有问题,且保留原顺序 # l1.remove(l1[el]) # 没有问题,但是不能保留原有顺序 # del l1[el] # 这样则会保留原有顺序,小伙伴可以想一想为什么 print(l1)
再帰関数を通じて削除
l1 = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 6, 6, 5, 5, 2, 2] def set_lst(lst): for el in lst: if lst.count(el) > 1: lst.remove(el) set_lst(lst) # 每次开辟一个新函数,判断上次被删除了一个元素后的列表 else: # 直到最后,列表里的元素都是一个,运行了else return lst print(set_lst(l1)) # 因为是从前面开始删除的,所以不保留原有顺序 ''' [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 6, 6, 5, 5, 2, 2] [1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 6, 6, 5, 5, 2, 2] [1, 2, 3, 3, 3, 3, 6, 6, 5, 5, 2, 2] [1, 3, 3, 3, 3, 6, 6, 5, 5, 2, 2] [1, 3, 3, 3, 6, 6, 5, 5, 2, 2] [1, 3, 3, 6, 6, 5, 5, 2, 2] [1, 3, 6, 6, 5, 5, 2, 2] [1, 3, 6, 5, 5, 2, 2] [1, 3, 6, 5, 2, 2] [1, 3, 6, 5, 2] return lst = [1, 3, 6, 5, 2] '''
set() が最も便利であることは間違いありません
rreee以上がPython でリストから重複要素を削除する方法は何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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