前言
列表去重在python实际运用中，十分常见，也是最基础的重点知识。
以下总结了5种常见的列表去重方法
一、使用for循环实现列表去重
此方法去重后，原顺序保持不变。
# for循环实现列表去重
list1 = ['a', 'b', 1, 3, 9, 9, 'a']
list2 = []
for l1 in list1:
if l1 not in list2:
list2.append(l1)
print(list2)
结果：[‘a’, ‘b’, 1, 3, 9]
二、使用列表推导式去重
此方法去重后，原顺序保持不变。
# 使用列表推导式去重
list1 = ['a', 'b', 1, 3, 9, 9, 'a']
res = []
[res.append(i) for i in list1 if i not in res]
print(res)
结果：[‘a’, ‘b’, 1, 3, 9]
三、使用集合转换函数set()实现列表去重
原理：同一个集合的元素之间是不允许重复的
# set()列表去重
list1 = ['a', 'b', 1, 3, 9, 9, 'a']
list2 = list(set(list1))
print(list2)
结果：[1, 3, 9, ‘b’, ‘a’]
问题：使用set()函数去重后，会自动排序，则原列表的顺序会发生改变
解决办法有2种：
第一种方法，使用sort()方法
# # 第一种方法，sort()
list1 = ['a', 'b', 1, 3, 9, 9, 'a']
list2 = list(set(list1))
list2.sort(key=list1.index)
print(list2)
结果：[‘a’, ‘b’, 1, 3, 9]
注：sort()方法没有返回值，对列表元素进行原地排序
第二种方法，使用sorted()函数
# 第二种方法，sored()
list1 = ['a', 'b', 1, 3, 9, 9, 'a']
list2 = sorted(list(set(list1)), key=list1.index)
print(list2)
结果：[‘a’, ‘b’, 1, 3, 9]
注：python内置函数sorted()函数返回新的列表，并不对原列表做任何修改
四、使用新建字典方式实现列表去重
原理：字典的"键"是不允许重复的
此方法去重后，原来顺序保持不变。
# 使用新建字典实现列表去重
list1 = ['a', 'b', 1, 3, 9, 9, 'a']
dic = {}
dic = dic.fromkeys(list1).keys()
print(list(dic))
结果：[‘a’, ‘b’, 1, 3, 9]
五、删除列表中存在重复的数据
上面的4种去重方法，都是保留一个，删除其他
下面这种方法则是，只要存在重复，一个都不保留
# 删除存在重复的值，不保留
list1 = ['a', 'b', 1, 3, 9, 9, 'a']
list2 = [i for i in list1 if list1.count(i) == 1]
print(list2)
结果：[‘b’, 1, 3]
以上就是关于列表去重的5种方法，可以根据需求选择对应的方法。
附：Python 二维数组元素去重 np.unique()函数的使用
### 4.2 元素去重
# 4.2.1 一维数组去重
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 5, 7, 3, 2, 2, 8, 8])
print('去重前：', a)
b = np.unique(a)
print('去重后：', b)
# 4.2.2 二维数组去重
c = np.array(((1, 2), (3, 4), (5, 6), (1, 3), (3, 4), (7, 6)))
print('去重前：', c)
# 方法一：利用set,set是无序不重复集合(推荐)
s = set() #创建空集合
for t in c:
s.add(tuple(t)) #将数组转为元祖tuple，保证不被修改；再把元祖加入到集合中，完成去重
g = np.array(list(s)) # 将集合转换为列表，最后转为二维数组
print('去重后：', g)
# 合起来写
print('方法一去重后：', np.array(list(set(tuple(t) for t in c))))
# 方法二：转换为虚数
r, i = np.split(c, (1, ), axis=1)
print(r)
print(i)
x = r + i * 1j
# x = c[:, 0] + c[:, 1] * 1j
print('转换成虚数：', x) # 变成一维数组，可使用np.unique()
print('虚数去重后：', np.unique(x))
print(np.unique(x, return_index=True, return_counts=True))
# return_index=True表示返回另一个参数，这个参数也是一个数组，
# array([0, 3, 1, 2, 5]表示去重后的每个元素在去重前的数组中的位置/下标
# return_counts=True表示返回各元素出现的频次
idx = np.unique(x, return_index=True)[1]
# 第[1]列的数组正是return_index=True返回的内容：在c中的位置/下标
print('二维数组去重：\n', c[idx]) #提取这些下标所在的元素
# 结果：
# 去重前： [1 2 3 4 5 5 7 3 2 2 8 8]
# 去重后： [1 2 3 4 5 7 8]
# 去重前： [[1 2]
# [3 4]
# [5 6]
# [1 3]
# [3 4]
# [7 6]]
# 去重后： [[1 2]
# [1 3]
# [5 6]
# [7 6]
# [3 4]]
# 方法一去重后： [[1 2]
# [1 3]
# [5 6]
# [7 6]
# [3 4]]
# [[1]
# [3]
# [5]
# [1]
# [3]
# [7]]
# [[2]
# [4]
# [6]
# [3]
# [4]
# [6]]
# 转换成虚数： [[1.+2.j]
# [3.+4.j]
# [5.+6.j]
# [1.+3.j]
# [3.+4.j]
# [7.+6.j]]
# 虚数去重后： [1.+2.j 1.+3.j 3.+4.j 5.+6.j 7.+6.j]
# (array([1.+2.j, 1.+3.j, 3.+4.j, 5.+6.j, 7.+6.j]), array([0, 3, 1, 2, 5], dtype=int64), array([1, 1, 2, 1, 1], dtype=int64))
# 二维数组去重：
# [[1 2]
# [1 3]
# [3 4]
# [5 6]
# [7 6]]
总结
到此这篇关于python列表去重的5种常见方法的文章就介绍到这了,更多相关python列表去重方法内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
