Python의 목록에서 고유한 값을 얻는 방법
Python에서 목록으로 작업할 때 고유한 값만 추출해야 하는 경우가 종종 있습니다. 가치. 예를 들어 다음 목록을 고려해보세요.
['nowplaying', 'PBS', 'PBS', 'nowplaying', 'job', 'debate', 'thenandnow']
이 목록에서 고유한 값을 얻으려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
output = [] for x in trends: if x not in output: output.append(x) print(output)
이 코드는 목록을 반복하고 확인합니다. 각 요소가 이미 출력 목록에 있는 경우. 그렇지 않은 경우 목록에 추가됩니다. 결과 출력 목록에는 고유한 값만 포함됩니다.
['nowplaying', 'PBS', 'job', 'debate', 'thenandnow']
대체 솔루션
위 솔루션은 간단하고 효과적이지만 몇 가지 대체 접근 방식이 있습니다. 고려할 수 있는 사항:
- 세트 사용: 세트는 다음과 같습니다. 고유한 요소의 정렬되지 않은 컬렉션입니다. set() 함수를 사용하여 목록을 집합으로 변환할 수 있습니다. 세트는 자동으로 중복 값을 제거합니다. 예:
mylist = ['nowplaying', 'PBS', 'PBS', 'nowplaying', 'job', 'debate', 'thenandnow'] myset = set(mylist) print(myset)
- add()와 함께 set() 사용: 빈 집합을 초기화하고 목록의 각 요소를 집합에 추가할 수도 있습니다. add() 메소드를 사용합니다. 이 접근 방식은 목록이 매우 큰 경우 특히 유용합니다.
output = set() for x in trends: output.add(x) print(output)
순서가 지정된 세트
세트는 순서가 지정되지 않은 컬렉션이라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 요소의 원래 순서를 유지해야 하는 경우 순서가 지정된 집합 구현을 사용할 수 있습니다. 그러한 구현 중 하나는 collections 모듈의 OrderedSet입니다.
예:
from collections import OrderedDict myorderedset = OrderedDict.fromkeys(mylist) print(myorderedset)
위 내용은 Python 목록에서 고유한 값을 추출하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ArraysareGenerallyMorememory- 효율적 인 thanlistsortingnumericaldataduetotheirfixed-sizenatureanddirectmemoryAccess.1) ArraysStoreElementsInacontiguousBlock, retoneverHead-fompointerSormetAdata.2) 목록, 종종 implementededymamamicArraysorlinkedStruct

ToconvertapyThonlisttoAnarray, usethearraymodule : 1) importThearrayModule, 2) CreateAlist, 3) Usearray (typecode, list) toconvertit, thetypecodelike'i'forintegers

Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

PythondoesnothaveBuilt-inarrays; Usethearraymoduleformory- 효율적인 호모 유전자 도자기, whilistsareversartileformixedDatatypes.arraysareefficiTiveDatasetsophesAty, whereferfiblityAndareAsiErtouseFormixOrdorSmallerSmallerSmallerSMATASETS.

themoscommonLyusedModuleForraySinisThonisNumpy.1) NumpyProvideseficileditionToolsForArrayOperations, IdealFornumericalData.2) ArrayscanBecreatedUsingnp.array () for1dand2dsuctures.3) Numpyexcelsinlement-wiseOperations Numpyexcelscelslikemea

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.


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