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()

使用set，但保持顺序

unique = set()
[unique.add(n) or n for n in l if n not in unique]

如果你想删除重复项(就地编辑而不是返回新列表)而不使用内置set, dict，请检查此选项。键，唯一，计数器

>>> t = [1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
>>> for i in t:
...     if i in t[t.index(i)+1:]:
...         t.remove(i)
... 
>>> t
[3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]

>>> t = [1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
>>> t
[1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
>>> s = []
>>> for i in t:
       if i not in s:
          s.append(i)
>>> s
[1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]

这只是一个可读的函数，很容易理解，我已经使用了dict数据结构，我已经使用了一些内置函数和更好的复杂度O(n)

def undup(dup_list):
    b={}
    for i in dup_list:
        b.update({i:1})
    return b.keys()
a=["a",'b','a']
print undup(a)

免责声明:你可能会得到缩进错误(如果复制和粘贴)，使用上述代码与适当的缩进粘贴之前

我的列表中有一个字典，所以我不能使用上面的方法。我得到了错误:

TypeError: unhashable type:

如果你关心顺序和/或某些项是不可散列的。那么你可能会发现这个很有用:

def make_unique(original_list):
    unique_list = []
    [unique_list.append(obj) for obj in original_list if obj not in unique_list]
    return unique_list

有些人可能认为带副作用的列表理解不是一个好的解决方案。这里有一个替代方案:

def make_unique(original_list):
    unique_list = []
    map(lambda x: unique_list.append(x) if (x not in unique_list) else False, original_list)
    return unique_list