使用 unique() 方法从 NumPy 数组中删除重复项unique() 方法是 numpy 中的一个内置方法，它将一个数组作为输入并返回一个唯一的数组，即通过删除所有重复元素。为了删除重复项，我们将给定的 NumPy 数组传递给 unique() 方法，它将返回唯一数组。numpy.unique(arr, return_index=False, return_inverse=False, r
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2023-08-14 22:21:56
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引言在实际开发中，偶尔会遇到数组去重的需求，本文介绍几个去重方法。 filter 去重最简单的去重方式是利用 filter 和 indexOf 方法。const arr = ['hello', 'world', 'hello', 100, 100, '100'];const rmDup = (elem, index, arr) => arr.indexOf(elem) === i
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2023-10-06 15:49:44
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# 如何使用jQuery实现数组去重
## 操作流程
下面是使用jQuery实现数组去重的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 引入jQuery库 |
| 2 | 创建一个包含重复元素的数组 |
| 3 | 使用jQuery的`$.unique()`方法去重数组 |
| 4 | 输出去重后的数组 |
## 操作指南
### 步骤1：引入jQuery库
原创
2024-05-26 03:34:55
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## Java中的Filter：数组去重
在Java中，数组是一种常见的数据结构，用于存储和操作一组元素。然而，有时候我们需要从数组中去除重复的元素，以便得到一个唯一的元素集合。Java中的Filter操作可以帮助我们实现这个功能。
### 什么是Filter？
在计算机编程中，Filter是一种常见的操作，它用于从一个数据集合中选取满足特定条件的元素。在Java中，Filter操作可以使用
原创
2023-11-29 04:44:14
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# 教你实现“filter去重 Python”
作为一名刚入行的小白，你可能会对如何使用Python实现去重感到困惑。别担心，这篇文章将为你提供详细的指导，让你轻松掌握这一技能。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解实现去重的整个流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定数据源 |
| 2 | 使用filter函数去重 |
| 3 | 将结果转换
原创
2024-07-27 06:59:04
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文件去重这里主要用的是set()函数，特别地，set中的元素是无序的，并且重复元素在set中自动被过滤。测试文本为 data.txt具体代码如下：// 文件去重
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#
# author g7y12
#
file_list = [] #创建一个空列表
def out_file():
#fil
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2023-06-30 17:35:31
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# Java中的filter函数与对象数组去重
在Java中，处理和操作对象数组的需求非常常见，尤其是在数据处理和软件开发的场景中。随着Java 8引入Stream API，开发者可以使用更加简洁和高效的方式来处理集合数据。本文将深入探讨如何使用`filter`函数对对象数组进行去重，并结合相关的代码示例。
## 什么是filter函数？
`filter`函数是Stream API中一个重要
原创
2024-08-29 09:58:06
66阅读
ES5：声明一个函数，将数组传进去，在里面新建一个数组，循环传进来的数组，利用 indexOf 去新数组中查找是否存在，如果不存在就往新数组中添加当前循环的元素，最后把新数组当作函数返回值。ES6：利用set 集合不重复特性，先将数组转成set集合再转回 数组, 比如： [...new Set(要去重的数组)]
利用 filter 进行过滤去重,如下const 去重后的数组 = 要去重的数组.fi
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2023-06-08 18:07:17
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（1）、数据去重简介1、数据去重：指在一个数字文件集合中，找出重复的数据并将其删除，只保留唯一的数据单元的过程。2、分类：url去重：直接筛选掉重复的url数据库去重：利用数据库的特性删除重复的数据3、图解4、为何需要进行url去重？运行爬虫时，我们不需要一个网站被下载多次，这会导致cpu浪费和增加引擎负担，所以我们需要在爬取的时候对url去重，另一方面：当我们大规模爬取数据时，当故障发生时，不需
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2023-08-11 13:58:10
179阅读
# jQuery Filter 去重：一个实用指南
在前端开发中，处理数据常常是必不可少的任务。为了确保数据的一致性和有效性，我们常常需要去除重复项。jQuery 提供的 `filter()` 方法是实现数据去重的一种便捷方式。在本篇文章中，我们将探讨如何使用 jQuery 的 `filter()` 方法来去重，并提供一些代码示例以帮助您更好地理解。
## 什么是 jQuery 的 `filt
## 实现 Java Filter 去重的步骤
为了实现 Java Filter 去重功能，我们可以采取以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个集合来存储元素 |
| 2 | 添加一些重复和非重复的元素到集合中 |
| 3 | 使用过滤器来去重集合 |
| 4 | 可选：将去重后的元素重新放入一个新的集合 |
| 5 | 输出去重后的集合元素 |
原创
2023-07-30 11:42:14
155阅读
目录 前言 导语 运行结果 总结 前言 我是歌谣 放弃很容易 但是坚持一定很酷 导语 数组双重去重的方式三indexOf 编辑 ``` var geyao = [1, 2, 3, 4, 6, 7, 1, 2, 3, 8, 9] function ArrayCommon(arr) { //判断是
原创
2023-08-06 11:24:14
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目录前言导语运行结果总结前言 我是歌谣 放弃很容易 但是坚持一定很酷导语 数组双重去重的方式三indexOf编辑``` var geyao = [1, 2, 3, 4, 6, 7, 1, 2, 3, 8, 9] function ArrayCommon(arr) { //判断...
原创
2023-07-29 03:28:18
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# Python 数组去重的实现
## 1. 整体流程
下面是实现"Python 数组去重"的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个数组 |
| 2 | 遍历数组中的元素 |
| 3 | 将每个元素添加到一个新的数组中，但只有当它在新数组中不存在时 |
| 4 | 返回新数组 |
## 2. 代码实现
### 2.1 创建数组
首先，我们需
原创
2023-09-21 08:39:25
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操作ndarray 的方法numpy.reshape:这个函数在不改变数据的条件下修改形状
numpy.ndarray.flat:该函数返回数组上的一维迭代器，行为类似 Python 内建的迭代器
numpy.ndarray.flatten:该函数返回折叠为一维的数组副本
numpy.ravel:这个函数返回展开的一维数组，并且按需生成副本。返回的数组和输入数组拥有相同数据类型
numpy.tra
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2023-08-17 10:17:57
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目录简单数组去重对象数组去重简单数组去重function arrDistinct(arr){ const newArr = new Set(arr); return [...newArr]
原创
2022-07-12 17:17:41
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Numpy学习笔记Numpy是Python的一个数值计算库Numpy使用ndarray对象来处理多维数据np.array创建darrayNumpy的优势ndarray的元素是连续存储的，因此随机读写性能会好ndarray的属性关键且常用的属性就是shape和dtype常见的类型:在创建ndarray时，我们可以指定类型:如果不指定，整数默认是int64,小数默认是float64数组修改类型:生成数
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2024-04-20 22:30:35
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列表去重是Python中一种常见的处理方式，任何编程场景都可能会遇到需要列表去重的情况。列表去重的方式有很多，本文将一一讲解他们，并进行性能的对比。让我们先制造一些简单的数据，生成0到99的100万个随机数：from random import randrange
DUPLICATES = [randrange(100) for _ in range(1000000)]接下来尝试这4种去重方式中最
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2023-09-12 09:24:36
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list = [1,2,13,1,31,21,13,1,3,13,1,31,211,1] # 具有重复元素的数组
list1= [] #创建一个新的数组来存储无重复元素的数组
for element in list :
if(element not in list1):
list1.append(element)
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2023-06-15 10:32:45
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方法一：Set() （最为推荐的方法）Set是一种有序列表，并且它的值没有重复利用Set类型数据无重复项：new Set，参数为需要去重的数组，Set 会自动删除重复的元素，再将 Set 转为数组返回。这个方法的优点是效率更高，代码简单，思路清晰，缺点是可能会有兼容性问题let arr = [1,2,2,3,5,8,8,0,2,1]
function test
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2023-08-21 23:35:38
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