Test = [1,8,2,7,3,4,5,1,2,3,6]
Test.sort()
i=1
while i< len(Test):
  if Test[i] == Test[i-1]:
    Test.remove(Test[i])
  i= i+1
print(Test)

这里有一个例子，返回没有重复的列表，保持顺序。不需要任何外部导入。

def GetListWithoutRepetitions(loInput):
    # return list, consisting of elements of list/tuple loInput, without repetitions.
    # Example: GetListWithoutRepetitions([None,None,1,1,2,2,3,3,3])
    # Returns: [None, 1, 2, 3]

    if loInput==[]:
        return []

    loOutput = []

    if loInput[0] is None:
        oGroupElement=1
    else: # loInput[0]<>None
        oGroupElement=None

    for oElement in loInput:
        if oElement<>oGroupElement:
            loOutput.append(oElement)
            oGroupElement = oElement
    return loOutput

我已将各种建议与perfplot进行了比较。事实证明，如果输入数组没有重复的元素，所有方法的速度或多或少都一样快，与输入数据是Python列表还是NumPy数组无关。

如果输入数组很大，但只包含一个唯一元素，则set、dict和np。如果输入数据是一个列表，唯一方法是常量时间的。如果是NumPy数组，np。Unique比其他选项快10倍。

让我有点惊讶的是这些也不是常时间运算。

代码重现图:

import perfplot
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


def setup_list(n):
    # return list(np.random.permutation(np.arange(n)))
    return [0] * n


def setup_np_array(n):
    # return np.random.permutation(np.arange(n))
    return np.zeros(n, dtype=int)


def list_set(data):
    return list(set(data))


def numpy_unique(data):
    return np.unique(data)


def list_dict(data):
    return list(dict.fromkeys(data))


b = perfplot.bench(
    setup=[
        setup_list,
        setup_list,
        setup_list,
        setup_np_array,
        setup_np_array,
        setup_np_array,
    ],
    kernels=[list_set, numpy_unique, list_dict, list_set, numpy_unique, list_dict],
    labels=[
        "list(set(lst))",
        "np.unique(lst)",
        "list(dict(lst))",
        "list(set(arr))",
        "np.unique(arr)",
        "list(dict(arr))",
    ],
    n_range=[2 ** k for k in range(23)],
    xlabel="len(array)",
    equality_check=None,
)
# plt.title("input array = [0, 1, 2,..., n]")
plt.title("input array = [0, 0,..., 0]")
b.save("out.png")
b.show()

简单易行:

myList = [1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
cleanlist = []
[cleanlist.append(x) for x in myList if x not in cleanlist]

输出:

>>> cleanlist 
[1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]

有时你需要删除重复的项目，而不需要创建新的列表。例如，列表很大，或者将其作为影子副本保存

from collections import Counter
cntDict = Counter(t)
for item,cnt in cntDict.items():
    for _ in range(cnt-1):
        t.remove(item)

为了完整起见，由于这是一个非常流行的问题，toolz库提供了一个独特的函数:

>>> tuple(unique((1, 2, 3)))
(1, 2, 3)
>>> tuple(unique((1, 2, 1, 3)))
(1, 2, 3)