前言列表去重是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 randrangeDUPLICATES = [randrange(100) for _ in range(1000000)]接下来尝试这4种去重方式中
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2024-05-17 02:09:17
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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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# 使用 Python 和 NumPy 进行去重操作且保持顺序
在数据分析与处理的过程中，去重是一项常见且重要的操作。数据集中的重复数据往往会影响后续的分析结果。尤其在处理大数据时，去重的效率和准确性显得尤为重要。本文将介绍如何使用 Python 的 NumPy 库进行去重操作，并且保持原始数据的顺序。
## NumPy 简介
NumPy 是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了支持
1、直观方法li=[1,2,3,4,5,1,2,3]
new_li=[]
for i in li:
if i not in new_li:
new_li.append(i)
print(new_li)先建立一个新的空列表，通过遍历原来的列表，再利用逻辑关系not in 来去重。总结：这样可以做出来，但是过程不够简单。但是此方法保证了列表的顺序性。2、利用set的自
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2023-06-30 10:34:10
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当我们需要有一批货物需要存放时，最好的方法就是有一个仓库进行保管。我们可以把URL管理器看成一个收集了数据的大仓库，而下载器就是这个仓库货物的搬运者。关于下载器的问题，我们暂且不谈。本篇主要讨论的是在url管理器中，我们遇到重复的数据应该如何识别出来，避免像仓库一样过多的囤积相同的货物。听起来是不是很有意思，下面我们一起进入今天的学习。URL管理器到底应该具有哪些功能？URL下载器应该包含两个仓库
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2024-07-28 22:39:17
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文章目录前言思路相关介绍一、列表去重二、元组去重三、字符串去重 前言python里面常用的数据结构有列表、集合、字典、字符串、元组 有的时候会遇到需要将相同的数据进行去重的操作，你可以使用内置函数set()函数来去重。 因为集合内部默认是不能出现相同的元素的，所以集合不需要进行去重。思路set()函数其实是将其他的数据类型转换为集合类型的一个函数。我们去重的中心思想就是集合之中不能出现相同的元素
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2023-06-02 15:13:25
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因为最近事情略多，最近更新的不勤了，但是学习的脚步不能停，一旦停下来，有些路就白走了，今天就盘点一下R语言和Python中常用于处理重复值、缺失值的函数。
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2023-07-17 23:31:45
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在python中，有两种方法进行去重：1)对于list数据，去重方式如下：a)原列表list_origin的内容如下：list_origin = ["aaa", "ccc", "bbb", "aaa", "ddd", "bbb"]b)进行去重，获得新的列表new_list：new_list = list(set(list_origin))这里的new_list=[‘aaa‘,‘bbb‘, ‘ccc
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2023-07-02 19:49:17
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Python是一种高级编程语言，它具有简单易学、易读易写、可扩展性强等特点，因此在各个领域都有广泛的应用。但是，由于Python语言的灵活性，有时候我们会在代码中出现重复的部分，这就需要我们进行去重复操作。Python去重复的方法有很多种，其中最常用的是使用set()函数。set()函数可以将一个列表或元组转换成一个集合，集合中的元素是唯一的，这样就可以去除重复的元素。例如：a = [1, 2,
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2023-06-27 14:13:55
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## Python列表去重函数
在Python中，列表是一种非常常用的数据结构。它允许我们存储多个元素，并且可以对这些元素进行添加、删除、修改、查找等操作。然而，在某些情况下，我们可能需要对列表中的元素进行去重操作，即删除列表中的重复元素。本文将介绍几种常用的Python列表去重函数及其实现方法。
### 方法一：使用set函数
Python中的集合（set）是无序且不重复的元素集合。因此，
原创
2023-07-20 09:09:55
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首先要明确序列值类型是否可哈希，因为可哈希的值很简单就可以用 in /not in 写个生成器去判断，如果是不可哈希的就要去转换为可哈希的再用 in/not in 去判断原地不可变类型（可哈希）：数字类型：int, float, decimal.Decimal, fractions.Fraction, complex字符串类型：str, bytestuplefrozenset布尔类型：True,
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2024-07-24 04:46:44
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numpy常用操作1、 unique： 去重（1）一维数组去重：直接将一维数组中的元素进行去重arr = np.array([2,3,4,3,2,2,3,4,2,2,3,4])
[2 3 4 3 2 2 3 4 2 2 3 4]
print(np.unique(arr))
[2 3 4]（2）二维数组去重：默认，unique(arr)，axis = None，会将所有的元素先转化为一维数组，再进行
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2023-08-16 22:05:06
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方法一：使用set直接去重a=[2,2,1,3,1]
def quchong(arr):
return list(set(arr))
print(quchong(a))方法二：使用字典的key去重a=[2,2,1,3,1]
def quchong(arr):
a={}
a = a.fromkeys(arr)
return list(a)
print(
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2023-05-25 10:38:38
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本节目录常用函数一：获取指定文件夹内所有文件常用函数二：文件合并常用函数三：将文件按时间划分常用函数四：数据去重写在前面写代码也有很长时间了，总觉得应该做点什么有价值的事情，写代码初始阶段觉得做更多的项目，积累更多的经验是自己应该做的事情，这样可以使自己短时间内技术水平获得较大的提升。随着代码量和项目的增加，确实体会到了自身水平的进步，但同时由原来的尽可能多的做项目，学知识，逐渐转变为了尽可能精尽
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2023-08-21 05:49:39
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一、set去重简单实例ls = [1,2,3,1,2]
print(set(ls))我们知道对于一个列表最简单的去重方法就是直接调用set函数，利用集合元素的唯一性，就可以做到去重。但是，这个底层原理究竟是什么样的却一直半解。且看下面剖析二、重新set实现机制class Foo:
def __init__(self,name,count):
self.name = name
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2023-06-20 13:39:23
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unique()函数可以返回输入数组中所有不同的值（就是把重复的值会去掉），并且按照从大到小的顺序排列，即unique()函数能够返回由输入数组中的去重后的值组成的去重数组，去重数组的索引数组，去重数组的下标和去重值的重复数量等结果。
原创
2024-05-21 15:58:00
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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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目录去重操作聚合函数concat 拼接函数小数运算函数日期函数日期函数的典型例子topn判断if语句判断条件判断 case 去重操作格式 select distinct 字段名 from 表名; 当字段名只有一个时，按照这个字段名去重，如果字段名有多个时，按照全部的字段名去重先来看一下表格的全部内容 select * from stu; 按照sex属性进行去重 select DISTINCT s
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2023-08-26 22:27:19
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本篇文章给大家带来的内容是关于Python的numpy中常用函数的详细介绍，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
numpy是python中一个与科学计算有关的库，本文将介绍一些常用的numpy函数，使用numpy之前需要先引入，输入import numpy as np，我们一般将numpy简化为np。1.np.arange(n)：生成0至n-1个整数。2.a.
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2023-08-05 11:35:19
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于我而言，这篇文章提供帮助最大的语句是DELETE c1 FROM contacts c1
INNER JOIN contacts c2
WHERE
c1.id > c2.id AND
c1.email = c2.email;其中contacts是表名，c1和c2是contacts表的别名， id字段就是序号，email是想要删除重复数据所在的字段， 通过以上语句就可以自
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2023-06-16 02:36:53
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