如果列表是有序的，则可以使用以下方法对其进行迭代，跳过重复的值。这对于处理内存消耗低的大列表特别有用，可以避免构建dict或set的成本:

def uniq(iterator):
    prev = None
    for item in iterator:
        if item != prev:
            prev = item
            yield item

然后:

for item in uniq([1, 1, 3, 5, 5, 6]):
    print(item, end=' ')

输出将是:1 3 5 6

要返回一个列表对象，你可以这样做:

>>> print(list(uniq([1, 1, 3, 5, 5, 6])))
[1, 3, 5, 6]

不使用set

data=[1, 2, 3, 1, 2, 5, 6, 7, 8]
uni_data=[]
for dat in data:
    if dat not in uni_data:
        uni_data.append(dat)

print(uni_data) 

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

如果你不关心顺序，就这样做:

def remove_duplicates(l):
    return list(set(l))

一个集合保证没有重复项。

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()

def remove_duplicates(input_list):
  if input_list == []:
    return []
  #sort list from smallest to largest
  input_list=sorted(input_list)
  #initialize ouput list with first element of the       sorted input list
  output_list = [input_list[0]]
  for item in input_list:
    if item >output_list[-1]:
      output_list.append(item)
  return output_list