我想从下面的列表中获得唯一的值:
['nowplaying', 'PBS', 'PBS', 'nowplaying', 'job', 'debate', 'thenandnow']
我需要的输出是:
['nowplaying', 'PBS', 'job', 'debate', 'thenandnow']
这段代码工作:
output = []
for x in trends:
if x not in output:
output.append(x)
print(output)
有更好的解决方案吗?
当前回答
试试这个函数，它与你的代码类似，但它是一个动态范围。
def unique(a):
k=0
while k < len(a):
if a[k] in a[k+1:]:
a.pop(k)
else:
k=k+1
return a
其他回答
Python列表:
>>> a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'b']
要获得唯一的项，只需将其转换为一个集合(如果需要，您可以将其转换回列表):
>>> b = set(a)
>>> print(b)
{'b', 'c', 'd', 'a'}
Set可以帮助您从列表中过滤出重复的元素。它适用于str, int或tuple元素，但如果您的列表包含dict或其他列表元素，那么您将以TypeError异常结束。
下面是一个通用的保序解决方案来处理一些(不是所有)不可哈希类型:
def unique_elements(iterable):
seen = set()
result = []
for element in iterable:
hashed = element
if isinstance(element, dict):
hashed = tuple(sorted(element.iteritems()))
elif isinstance(element, list):
hashed = tuple(element)
if hashed not in seen:
result.append(element)
seen.add(hashed)
return result
删除重复项的选项可能包括以下通用数据结构:
集合:无序的，唯一的元素 有序集:有序的、唯一的元素
下面是关于如何在Python中快速获取其中一个的总结。
鉴于
from collections import OrderedDict
seq = [u"nowplaying", u"PBS", u"PBS", u"nowplaying", u"job", u"debate", u"thenandnow"]
Code
选项1 -一组(无序):
list(set(seq))
# ['thenandnow', 'PBS', 'debate', 'job', 'nowplaying']
Python没有有序集，但这里有一些模拟有序集的方法。
选项2 -一个OrderedDict(插入顺序):
list(OrderedDict.fromkeys(seq))
# ['nowplaying', 'PBS', 'job', 'debate', 'thenandnow']
选项3 -字典(插入顺序)，Python 3.6+中的默认值。在这篇文章中可以看到更多细节:
list(dict.fromkeys(seq))
# ['nowplaying', 'PBS', 'job', 'debate', 'thenandnow']
注意:列出的元素必须是可哈希的。在这篇博客文章中查看后一个示例的详细信息。此外，请参阅R. Hettinger关于相同技术的帖子;保序字典是从他早期的一个实现扩展而来的。参见更多关于总排序的信息。
除了前面的答案，你可以把你的列表转换成集合，你也可以用这种方式
mylist = [u'nowplaying', u'PBS', u'PBS', u'nowplaying', u'job', u'debate', u'thenadnow']
mylist = [i for i in set(mylist)]
输出将是
[u'nowplaying', u'job', u'debate', u'PBS', u'thenadnow']
尽管秩序将不复存在。
另一个更简单的答案是(不使用集合)
>>> t = [v for i,v in enumerate(mylist) if mylist.index(v) == i]
[u'nowplaying', u'PBS', u'job', u'debate', u'thenadnow']
对于长数组
s = np.empty(len(var))
s[:] = np.nan
for x in set(var):
x_positions = np.where(var==x)
s[x_positions[0][0]]=x
sorted_var=s[~np.isnan(s)]
