이 글에서는 목록에서 중복 요소를 제거하는 Python의 방법을 주로 소개합니다. 목록 탐색, 판단, 정렬 등 Python의 관련 작업 기술을 포함하여 Python 목록 중복 제거의 4가지 구현 방법을 예제 형식으로 요약하고 분석합니다. 참고하실 수 있습니다
이 글에서는 Python의 목록에서 중복된 요소를 제거하는 방법에 대한 예를 설명합니다. 참고할 수 있도록 모든 사람과 공유하세요.
목록에서 중복된 요소를 제거하는 데는 총 4가지 방법이 사용됩니다. 구체적인 구현 방법은 다음과 같습니다.
#!usr/bin/env python #encoding:utf-8 ''' __Author__:沂水寒城 功能:去除列表中的重复元素 ''' def func1(one_list): ''''' 使用集合,个人最常用 ''' return list(set(one_list)) def func2(one_list): ''''' 使用字典的方式 ''' return {}.fromkeys(one_list).keys() def func3(one_list): ''''' 使用列表推导的方式 ''' temp_list=[] for one in one_list: if one not in temp_list: temp_list.append(one) return temp_list def func4(one_list): ''''' 使用排序的方法 ''' result_list=[] temp_list=sorted(one_list) i=0 while i<len(temp_list): if temp_list[i] not in result_list: result_list.append(temp_list[i]) else: i+=1 return result_list if __name__ == '__main__': one_list=[56,7,4,23,56,9,0,56,12,3,56,34,45,5,6,56] print "脚本之家测试结果:" print func1(one_list) print func2(one_list) print func3(one_list) print func4(one_list)
결과는 다음과 같습니다. :
스크립트 하우스 테스트 결과 :
[0, 34, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 12, 45, 23, 56]
[0, 34, 3, 4, 5, 6, 7 , 9, 12, 45, 23 , 56]
[56, 7, 4, 23, 9, 0, 12, 3, 34, 45, 5, 6]
[0, 3, 4, 5, 6, 7 , 9, 12, 23, 34 , 45, 56]
실행 결과 스크린샷:
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Arraysinpython, 특히 비밀 복구를위한 ArecrucialInscientificcomputing.1) theaRearedFornumericalOperations, DataAnalysis 및 MachinELearning.2) Numpy'SimplementationIncensuressuressurations thanpythonlists.3) arraysenablequick

Pyenv, Venv 및 Anaconda를 사용하여 다양한 Python 버전을 관리 할 수 있습니다. 1) PYENV를 사용하여 여러 Python 버전을 관리합니다. Pyenv를 설치하고 글로벌 및 로컬 버전을 설정하십시오. 2) VENV를 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하기 위해 가상 환경을 만듭니다. 3) Anaconda를 사용하여 데이터 과학 프로젝트에서 Python 버전을 관리하십시오. 4) 시스템 수준의 작업을 위해 시스템 파이썬을 유지하십시오. 이러한 도구와 전략을 통해 다양한 버전의 Python을 효과적으로 관리하여 프로젝트의 원활한 실행을 보장 할 수 있습니다.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesstandardpythonarrays : 1) thearemuchfasterduetoc 기반 간증, 2) thearemorememory-refficient, 특히 withlargedatasets 및 3) wepferoptizedformationsformationstaticaloperations, 만들기, 만들기

어레이의 균질성이 성능에 미치는 영향은 이중입니다. 1) 균질성은 컴파일러가 메모리 액세스를 최적화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 2) 그러나 유형 다양성을 제한하여 비 효율성으로 이어질 수 있습니다. 요컨대, 올바른 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다.

tocraftexecutablepythonscripts, 다음과 같은 비스트 프랙티스를 따르십시오 : 1) 1) addashebangline (#!/usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3) organtionewithlarstringanduseifname == "__"

numpyarraysarebetterfornumericaloperations 및 multi-dimensionaldata, mumemer-efficientArrays

numpyarraysarebetterforheavynumericalcomputing, whilearraymoduleisiMoresuily-sportainedprojectswithsimpledatatypes.1) numpyarraysofferversatively 및 formanceforgedatasets 및 complexoperations.2) Thearraymoduleisweighit 및 ep

ctypesallowscreatingandmanipulatingC-stylearraysinPython.1)UsectypestointerfacewithClibrariesforperformance.2)CreateC-stylearraysfornumericalcomputations.3)PassarraystoCfunctionsforefficientoperations.However,becautiousofmemorymanagement,performanceo


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