


Comment supprimer les doublons d'une liste à l'aide de la fonction set() de Python
Dans la programmation quotidienne, nous rencontrons souvent des situations dans lesquelles nous devons supprimer les éléments en double d'une liste, et la fonction set de Python fournit un moyen simple et efficace d'atteindre cet objectif. Cet article explique comment utiliser la fonction set() de Python pour supprimer les doublons d'une liste et fournit des exemples de code correspondants.
- Fonction set() de Python
En Python, la fonction set() est une fonction intégrée utilisée pour créer une collection non ordonnée d'éléments non répétitifs. Sa syntaxe de base est la suivante :
set(iterable)
où iterable est un objet itérable, tel qu'une liste, un tuple ou une chaîne, et la fonction set() traite ces éléments comme des éléments de l'ensemble. S'il y a des éléments en double dans l'itérable, une seule copie sera conservée dans la collection.
Il convient de noter que la syntaxe pour créer une collection vide est set() au lieu de {}, car {} est utilisé pour créer un dictionnaire vide en Python.
- Utilisez la fonction set() pour supprimer les doublons de la liste
Considérez la liste simple suivante qui contient quelques doublons :
my_list = [1, 3, 5, 7, 1, 2, 3, 5]
Nous pouvons utiliser la fonction set() pour supprimer ces doublons et stocker le résultat dans une nouvelle liste :
unique_list = list(set(my_list))
Ici, nous passons d'abord my_list à la fonction set() pour créer un objet de collection, puis utilisons la fonction list() pour le reconvertir en liste. Cela supprimera automatiquement les doublons de la liste. Sortez unique_list et obtenez le résultat :
[1, 2, 3, 5, 7]
Nous pouvons voir que unique_list ne contient plus d'éléments en double. Cette méthode est extrêmement simple et efficace, peut gérer de grandes listes et offre des performances extrêmement élevées.
- Exemple de code
Voici un exemple Python complet qui montre comment utiliser la fonction set() pour supprimer les doublons d'une liste :
# 定义一个包含重复项的列表 my_list = [1, 3, 5, 7, 1, 2, 3, 5] # 使用set()函数去除重复项,并将其转换回列表 unique_list = list(set(my_list)) # 输出新列表 print("原始列表: ", my_list) print("去重后列表: ", unique_list)
Le résultat est le suivant :
原始列表: [1, 3, 5, 7, 1, 2, 3, 5] 去重后列表: [1, 2, 3, 5, 7]
Cet exemple montre comment utiliser le Fonction set() Supprimez les doublons de la liste, affichez des exemples de code simples et effacez la sortie.
- Résumé
La fonction set() de Python est une fonction très utile qui peut être utilisée pour supprimer rapidement les doublons d'une liste. Son utilisation est non seulement simple et facile à comprendre, mais aussi efficace et rapide. Avec l'introduction de cet article, vous devriez pouvoir appliquer facilement la fonction set() dans votre propre code pour supprimer les doublons d'une liste.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Bien que distincts et distincts soient liés à la distinction, ils sont utilisés différemment: distinct (adjectif) décrit le caractère unique des choses elles-mêmes et est utilisée pour souligner les différences entre les choses; Distinct (verbe) représente le comportement ou la capacité de distinction, et est utilisé pour décrire le processus de discrimination. En programmation, distinct est souvent utilisé pour représenter l'unicité des éléments d'une collection, tels que les opérations de déduplication; Distinct se reflète dans la conception d'algorithmes ou de fonctions, tels que la distinction étrange et uniforme des nombres. Lors de l'optimisation, l'opération distincte doit sélectionner l'algorithme et la structure de données appropriés, tandis que l'opération distincte doit optimiser la distinction entre l'efficacité logique et faire attention à l'écriture de code clair et lisible.

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! x Compréhension! X est un non-opérateur logique dans le langage C. Il booléen la valeur de x, c'est-à-dire que les véritables modifications sont fausses et fausses modifient true. Mais sachez que la vérité et le mensonge en C sont représentés par des valeurs numériques plutôt que par les types booléens, le non-zéro est considéré comme vrai, et seul 0 est considéré comme faux. Par conséquent,! X traite des nombres négatifs de la même manière que des nombres positifs et est considéré comme vrai.

La page H5 doit être maintenue en continu, en raison de facteurs tels que les vulnérabilités du code, la compatibilité des navigateurs, l'optimisation des performances, les mises à jour de sécurité et les améliorations de l'expérience utilisateur. Des méthodes de maintenance efficaces comprennent l'établissement d'un système de test complet, à l'aide d'outils de contrôle de version, de surveiller régulièrement les performances de la page, de collecter les commentaires des utilisateurs et de formuler des plans de maintenance.

Il n'y a pas de fonction de somme intégrée en C pour la somme, mais il peut être implémenté par: en utilisant une boucle pour accumuler des éléments un par un; Utilisation d'un pointeur pour accéder et accumuler des éléments un par un; Pour les volumes de données importants, envisagez des calculs parallèles.

Copier et coller le code n'est pas impossible, mais il doit être traité avec prudence. Des dépendances telles que l'environnement, les bibliothèques, les versions, etc. dans le code peuvent ne pas correspondre au projet actuel, entraînant des erreurs ou des résultats imprévisibles. Assurez-vous de vous assurer que le contexte est cohérent, y compris les chemins de fichier, les bibliothèques dépendantes et les versions Python. De plus, lors de la copie et de la collation du code pour une bibliothèque spécifique, vous devrez peut-être installer la bibliothèque et ses dépendances. Les erreurs courantes incluent les erreurs de chemin, les conflits de version et les styles de code incohérents. L'optimisation des performances doit être redessinée ou refactorisée en fonction de l'objectif d'origine et des contraintes du code. Il est crucial de comprendre et de déboguer le code copié, et de ne pas copier et coller aveuglément.

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