pythond的代码：对于给定的数列，要求把其中的重复元素删去再从小到大输出。 输入格式: 首先输入一个正整数T，表示测试数据的组数，然后是T组测试数据。每组测试数据先输入一个整数n（1≤n≤100），再输入n个整数。 输出格式: 对于每组测试，从小到大输出删除重复元素之后的结果，每两个数据之间留一个空格。

好的，以下是对应的Python代码：

T = int(input())  # 输入测试数据组数

for i in range(T):
    n = int(input())  # 输入本组测试数据的数列长度
    num_list = list(map(int, input().split()))  # 输入本组测试数据的数列
    num_set = set(num_list)  # 将数列转换为集合，去除重复元素
    num_list = list(num_set)  # 将集合转换回列表，便于排序
    num_list.sort()  # 对列表进行从小到大排序
    for num in num_list:
        print(num, end=" ")  # 逐个输出排序后的元素
    print()  # 输出一个空行，以区分不同测试数据的结果

以上代码使用了Python内置的set类型，将数列转换为集合后，重复元素自动被去除。接着将集合转换回列表，再使用sort()方法进行从小到大排序。最后逐个输出排序后的元素即可。

相关问题

斐波那契数列pythond递归

斐波那契数列是一个以递推的方式定义的数列，其中前两个数字是1，从第三个数字开始，每个数字都是前两个数字的和。下面是一个用Python实现斐波那契数列的递归代码：

def fib(n):
    if n == 0 or n == 1:
        return n
    else:
        return fib(n-1) + fib(n-2)

这段代码首先判断输入的数字是否是0或1，如果是，则直接返回该数字。否则，通过递归调用自身来计算前两个数字的和。

决策树pythond代码

以下是一个简单的决策树Python代码示例：

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据集分为特征和目标变量
X = data.drop(columns=['target'])
y = data['target']

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()

# 训练决策树分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 打印准确率
print('Accuracy:', accuracy)

在上面的示例中，我们使用`pandas`库读取数据集，并将数据集分为特征和目标变量。然后，我们使用`train_test_split`函数将数据集分为训练集和测试集。接下来，我们使用`DecisionTreeClassifier`类创建决策树分类器，并使用训练集对其进行训练。最后，我们使用测试集进行预测，并计算准确率。