直接遍歷清單刪除
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.
透過遍歷索引刪除
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
透過遍歷建立的切片來刪除原始清單
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)
以新清單記錄需要保留的元素
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
透過索引倒著刪除
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)
透過遞歸函數刪除
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] '''
毫無疑問set()是最方便的
l1 = [1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 6, 6, 5, 5, 2, 2] lst = list(set(l1)) print(lst)
以上是Python刪除清單中重複元素的方法有哪些的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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