Python中的数组压缩

Python中的数组压缩

数组压缩是指通过移除数组中的重复元素和空值，从而减小数组的大小。在Python中，有多种方法可以实现数组压缩，下面将从不同的角度进行详细阐述。

一、使用set()函数去除重复元素

1、使用set()函数可以快速去除数组中的重复元素，set()函数会返回一个集合，该集合只包含数组中的唯一元素。

# 使用set()函数去除重复元素
arr = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3]
compressed_arr = list(set(arr))
print(compressed_arr)

输出结果： [1, 2, 3, 4]

2、使用set()函数去除重复元素时，原数组的顺序会被打乱。如果想保持原数组的顺序，可以使用列表推导式。

# 保持原数组的顺序
arr = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3]
compressed_arr = list(dict.fromkeys(arr))
print(compressed_arr)

输出结果： [1, 2, 3, 4]

二、使用列表推导式去除重复元素

1、列表推导式是一种简洁的方法，可以根据原数组生成一个新的数组，并且去除重复元素。

# 使用列表推导式去除重复元素
arr = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3]
compressed_arr = [x for i, x in enumerate(arr) if x not in arr[:i]]
print(compressed_arr)

输出结果： [1, 2, 3, 4]

2、使用列表推导式时，也可以保持原数组的顺序。

# 保持原数组的顺序
arr = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3]
compressed_arr = [x for i, x in enumerate(arr) if x not in arr[:i]][::-1]
print(compressed_arr)

输出结果： [4, 3, 2, 1]

三、使用numpy库压缩数组

1、numpy库是Python中常用的数值计算库，也可以用于数组的压缩。

import numpy as np

# 使用numpy库压缩数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3])
compressed_arr = np.unique(arr)
print(compressed_arr)

输出结果： [1 2 3 4]

2、使用numpy库时，还可以选择保持原数组的顺序。

# 保持原数组的顺序
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3])
_, unique_indices = np.unique(arr, return_index=True)
compressed_arr = arr[np.sort(unique_indices)]
print(compressed_arr)

输出结果： [1 2 3 4]

四、使用pandas库压缩数组

1、pandas库是Python中常用的数据分析库，也可以用于数组的压缩。

import pandas as pd

# 使用pandas库压缩数组
arr = pd.Series([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3])
compressed_arr = arr.unique()
print(compressed_arr)

输出结果： [1 2 3 4]

2、使用pandas库时，还可以选择保持原数组的顺序。

# 保持原数组的顺序
arr = pd.Series([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3])
compressed_arr = arr.drop_duplicates().values
print(compressed_arr)

输出结果： [1 2 3 4]