下面是使用itertools的另一个简洁的替代方案。Groupby也适用于无序输入:

from itertools import groupby

items = [5, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 3, 5]

results = {value: len(list(freq)) for value, freq in groupby(sorted(items))}

结果

format: {value: num_of_occurencies}

{1: 4, 2: 4, 3: 2, 4: 1, 5: 2}

你可以这样做:

import numpy as np
a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
np.unique(a, return_counts=True)

输出:

(array([1, 2, 3, 4, 5]), array([4, 4, 2, 1, 2], dtype=int64))

第一个数组是值，第二个数组是具有这些值的元素的数量。

所以如果你想要得到一个数字数组，你应该使用这个:

np.unique(a, return_counts=True)[1]

另一种方法是使用较重但功能强大的库——NLTK。

import nltk

fdist = nltk.FreqDist(a)
fdist.values()
fdist.most_common()

对于您的第一个问题，迭代列表并使用字典跟踪元素的存在。

对于你的第二个问题，只需使用集合操作符。

我迟到了，但这也有用，也会帮助到其他人:

a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
freq_list = []
a_l = list(set(a))

for x in a_l:
    freq_list.append(a.count(x))


print 'Freq',freq_list
print 'number',a_l

会产生这个…

Freq  [4, 4, 2, 1, 2]
number[1, 2, 3, 4, 5]

num=[3,2,3,5,5,3,7,6,4,6,7,2]
print ('\nelements are:\t',num)
count_dict={}
for elements in num:
    count_dict[elements]=num.count(elements)
print ('\nfrequency:\t',count_dict)