我如何检查一个列表是否有任何重复,并返回一个没有重复的新列表?
当前回答
另一种解决方案可能如下。以item为键,index为值,从列表中创建一个字典,然后打印字典键。
>>> lst = [1, 3, 4, 2, 1, 21, 1, 32, 21, 1, 6, 5, 7, 8, 2]
>>>
>>> dict_enum = {item:index for index, item in enumerate(lst)}
>>> print dict_enum.keys()
[32, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 21]
其他回答
在这个答案中,将有两个部分:两个唯一的解,和一个特定解的速度图。
删除重复项
这些答案大多只删除可哈希的重复项,但这个问题并不意味着它不需要可哈希项,这意味着我将提供一些不需要可哈希项的解决方案。
集合。Counter是标准库中的一个功能强大的工具,可以完美地实现这一点。只有另一种解决方案里面有Counter。然而,该解决方案也仅限于可哈希键。
为了在Counter中允许不可哈希键,我创建了一个Container类,它将尝试获取对象的默认哈希函数,但如果失败,它将尝试其标识函数。它还定义了一个eq和一个散列方法。这应该足以在我们的解决方案中允许不可散列项。不可哈希对象将被视为可哈希对象。但是,这个哈希函数对不可哈希对象使用identity,这意味着两个相等的不可哈希对象将不起作用。我建议您重写它,并将其更改为使用等效可变类型的哈希(例如,如果my_list是一个列表,则使用hash(tuple(my_list))。
我也得到了两个解。另一个解决方案是保持条目的顺序,使用OrderedDict和Counter的子类,命名为'OrderedCounter'。下面是函数:
from collections import OrderedDict, Counter
class Container:
def __init__(self, obj):
self.obj = obj
def __eq__(self, obj):
return self.obj == obj
def __hash__(self):
try:
return hash(self.obj)
except:
return id(self.obj)
class OrderedCounter(Counter, OrderedDict):
'Counter that remembers the order elements are first encountered'
def __repr__(self):
return '%s(%r)' % (self.__class__.__name__, OrderedDict(self))
def __reduce__(self):
return self.__class__, (OrderedDict(self),)
def remd(sequence):
cnt = Counter()
for x in sequence:
cnt[Container(x)] += 1
return [item.obj for item in cnt]
def oremd(sequence):
cnt = OrderedCounter()
for x in sequence:
cnt[Container(x)] += 1
return [item.obj for item in cnt]
Remd为非有序排序,oremd为有序排序。你可以清楚地看出哪个更快,但我还是会解释的。非有序排序稍微快一些,因为它不存储条目的顺序。
现在,我还想展示每个答案的速度比较。我现在就做。
哪个函数是最快的?
为了去除重复,我从几个答案中收集了10个函数。我计算了每个函数的速度,并使用matplotlib.pyplot将其放入一个图形中。
我把它分成三轮画图。hashable是任何可以哈希的对象,unhashable是任何不能哈希的对象。有序序列是保持有序的序列,无序序列不保持有序。现在,这里有更多的术语:
Unordered Hashable适用于任何删除重复项的方法,它不一定要保持顺序。它不需要为不可hashables工作,但它可以。
Ordered Hashable适用于任何保持列表中元素顺序的方法,但它不一定适用于unhashables,但它可以。
Ordered Unhashable是任何保持列表中项目顺序的方法,适用于unhashables。
y轴是花费的秒数。
x轴是函数作用的数字。
我用以下理解为无序哈希和有序哈希生成序列:[list(range(x)) + list(range(x)) for x in range(0,1000,10)]
对于有序的不可哈希对象:[[list(range(y)) + list(range(y)) For y in range(x)] For x in range(0,1000,10)]
请注意,在范围内有一个步骤,因为如果没有它,这将花费10倍的时间。也因为在我个人看来,我认为它可能看起来更容易阅读。
还要注意,图例上的键是我试图猜测的函数实现中最重要的部分。至于哪个功能是最好的还是最差的呢?图表说明了一切。
解决了这个问题,下面是图表。
无序Hashables
(放大)
命令Hashables
(放大)
命令Unhashables
(放大)
Write a Python program to create a list of numbers by taking input from the user and then remove the duplicates from the list. You can take input of non-zero numbers, with an appropriate prompt, from the user until the user enters a zero to create the list assuming that the numbers are non-zero.
Sample Input: [10, 34, 18, 10, 12, 34, 18, 20, 25, 20]
Output: [10, 34, 18, 12, 20, 25]
lst = []
print("ENTER ZERO NUMBER FOR EXIT !!!!!!!!!!!!")
print("ENTER LIST ELEMENTS :: ")
while True:
n = int(input())
if n == 0 :
print("!!!!!!!!!!! EXIT !!!!!!!!!!!!")
break
else :
lst.append(n)
print("LIST ELEMENR ARE :: ",lst)
#dup = set()
uniq = []
for x in lst:
if x not in uniq:
uniq.append(x)
# dup.add(x)
print("UNIQUE ELEMENTS IN LIST ARE :: ",uniq)
Python的魔力内置类型
在python中,仅通过python的内置类型就可以很容易地处理这样复杂的情况。
让我告诉你怎么做!
方法一:一般情况
方法(1行代码)删除重复的元素在列表中仍然保持排序顺序
line = [1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
new_line = sorted(set(line), key=line.index) # remove duplicated element
print(new_line)
你会得到结果的
[1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]
方法二:特殊情况
TypeError: unhashable type: 'list'
处理不可哈希的特殊情况(3行代码)
line=[['16.4966155686595', '-27.59776154691', '52.3786295521147']
,['16.4966155686595', '-27.59776154691', '52.3786295521147']
,['17.6508629295574', '-27.143305738671', '47.534955022564']
,['17.6508629295574', '-27.143305738671', '47.534955022564']
,['18.8051102904552', '-26.688849930432', '42.6912804930134']
,['18.8051102904552', '-26.688849930432', '42.6912804930134']
,['19.5504702331098', '-26.205884452727', '37.7709192714727']
,['19.5504702331098', '-26.205884452727', '37.7709192714727']
,['20.2929416861422', '-25.722717575124', '32.8500163147157']
,['20.2929416861422', '-25.722717575124', '32.8500163147157']]
tuple_line = [tuple(pt) for pt in line] # convert list of list into list of tuple
tuple_new_line = sorted(set(tuple_line),key=tuple_line.index) # remove duplicated element
new_line = [list(t) for t in tuple_new_line] # convert list of tuple into list of list
print (new_line)
你会得到这样的结果:
[
['16.4966155686595', '-27.59776154691', '52.3786295521147'],
['17.6508629295574', '-27.143305738671', '47.534955022564'],
['18.8051102904552', '-26.688849930432', '42.6912804930134'],
['19.5504702331098', '-26.205884452727', '37.7709192714727'],
['20.2929416861422', '-25.722717575124', '32.8500163147157']
]
因为元组是可哈希的,你可以很容易地在列表和元组之间转换数据
在Python 2.7中,从可迭代对象中删除重复项同时保持其原始顺序的新方法是:
>>> from collections import OrderedDict
>>> list(OrderedDict.fromkeys('abracadabra'))
['a', 'b', 'r', 'c', 'd']
在Python 3.5中,OrderedDict有一个C实现。我的计时显示,这是Python 3.5的各种方法中最快和最短的。
在Python 3.6中,常规字典变得既有序又紧凑。(此特性适用于CPython和PyPy,但在其他实现中可能不存在)。这为我们提供了一种新的最快的方法,在保持秩序的同时减少数据:
>>> list(dict.fromkeys('abracadabra'))
['a', 'b', 'r', 'c', 'd']
在Python 3.7中,常规字典保证在所有实现中都是有序的。所以,最短最快的解决方案是:
>>> list(dict.fromkeys('abracadabra'))
['a', 'b', 'r', 'c', 'd']
也有使用Pandas和Numpy的解决方案。它们都返回numpy数组,所以如果你想要一个列表,你必须使用.tolist()函数。
t=['a','a','b','b','b','c','c','c']
t2= ['c','c','b','b','b','a','a','a']
熊猫的解决方案
唯一使用Pandas函数():
import pandas as pd
pd.unique(t).tolist()
>>>['a','b','c']
pd.unique(t2).tolist()
>>>['c','b','a']
Numpy解决方案
使用numpy函数unique()。
import numpy as np
np.unique(t).tolist()
>>>['a','b','c']
np.unique(t2).tolist()
>>>['a','b','c']
注意,numpy.unique()也对值进行排序。所以列表t2是有序返回的。如果你想保留顺序,可以这样回答:
_, idx = np.unique(t2, return_index=True)
t2[np.sort(idx)].tolist()
>>>['c','b','a']
与其他解决方案相比,该解决方案并不那么优雅,但是,与pandas.unique()相比,numpy.unique()还允许您检查嵌套数组在选定的轴上是否唯一。
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