목차
중복 제거로 set 하십시오 (주문에 신경 쓰지 않는 경우)
중복 제거를위한 방법
dict.fromkeys() 중복 제거 (Python 3.7) 사용하십시오.
메모 및 세부 사항
백엔드 개발 파이썬 튜토리얼 파이썬의 목록에서 복제를 제거하는 방법

파이썬의 목록에서 복제를 제거하는 방법

Jul 20, 2025 am 01:49 AM
python 중복 제거 나열

파이썬에는 중복 제거를위한 세 가지 일반적인 방법이 있습니다. 1. 세트 중복 제거 사용 : 순서를 신경 쓰지 않고 목록 (set (my_list))을 통해 구현되는 상황에 적합합니다. 장점은 간단하고 빠르며 불이익은 순서를 방해하는 것입니다. 2. 수동 중복 복제 판단 : 원래 목록을 가로 지르고 요소가 새 목록에 이미 존재하는지 여부를 결정하여 처음으로 나타나는 요소를 유지하고 순서를 유지 해야하는 시나리오에 적합합니다. 3. dict.fromkeys () 중복 제거 : Python 3.7에서 지원, 목록 (Dict.fromkeys (my_list))를 통해 구현되며, 이는 순서를 유지하고 쓰기 방법은 간결합니다. 현대적인 파이썬을 사용하는 것이 좋습니다. 참고에는 먼저 말할 수없는 요소를 다룰 때 구조를 변환하는 것이 포함됩니다. 세트 레코드를 사용하여 대규모 데이터 세트의 효율성을 향상시키는 것이 좋습니다. 적절한 방법을 선택하는 것은 특정 요구에 따라 다릅니다.

파이썬의 목록에서 복제를 제거하는 방법

중복 제거는 데이터를 처리 할 때, 특히 Python에서 목록을 처리 할 때 일반적인 요구 사항입니다. 가장 쉽고 효과적인 방법은 세트를 사용하는 것이지만 작동하는 방법은 실제 요구에 따라 다릅니다.

파이썬의 목록에서 복제를 제거하는 방법

중복 제거로 set 하십시오 (주문에 신경 쓰지 않는 경우)

세트는 파이썬에서 변하지 않고 비 반정 데이터 구조입니다. 목록이 원래 순서를 유지할 필요가 없으면 직접 설정 한 다음 목록으로 돌아갈 수 있습니다.

 my_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
고유 _list = list (set (my_list))

이것은 간단하고 빠르지 만, 단점은 순서가 중단된다는 것 입니다. 따라서 프로그램이 주문에 의존하는 경우 이렇게 사용할 수 없습니다.

파이썬의 목록에서 복제를 제거하는 방법

중복 제거를위한 방법

주문이 중요하다면 빈 목록을 사용하여 수동으로 판단 할 수 있습니다.

 my_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
고유 _list = []
my_list의 항목 :
    고유 한 항목이 아닌 경우 :
        고유 _list.append (항목)

이 코드는 처음으로 나타나는 요소 위치를 유지하며 반복 된 후속 항목은 무시됩니다. 글쓰기 방법은 약간 장점이지만 논리는 명확하고 대부분의 시나리오에 적합합니다.

파이썬의 목록에서 복제를 제거하는 방법

dict.fromkeys() 중복 제거 (Python 3.7) 사용하십시오.

Python 3.7에서 시작하여 사전은 기본적으로 삽입 순서를 유지합니다. 이 기능을 사용하여 제거 할 수 있습니다.

 my_list = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
고유 한 _list = list (dict.fromkeys (my_list))

이 방법은 질서 정연 하고 간결하게 작성되며 현대 파이썬에서 권장됩니다.


메모 및 세부 사항

  • 목록에 할 수없는 요소 (예 : 목록에 중첩 된 목록과 같은)가 포함 된 경우 Set 또는 Dict를 직접 사용하면 오류가보고되며 내부 구조는 먼저 변환 또는 처리해야합니다.
  • 대규모 데이터 세트의 경우 목록에서 덜 효율적인지 주기적으로 결정하십시오. 컬렉션과 함께 나타난 요소를 기록하는 것을 고려할 수 있습니다.
  • 대부분의 경우, dict.fromkeys() 이전 버전의 Python을 사용하지 않는 한 권장됩니다.

기본적으로 그게 다야. 중복 제거 방법은 복잡하지 않지만 특정 시나리오에 따라 올바른 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

위 내용은 파이썬의 목록에서 복제를 제거하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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