还有一种方法是使用字典和列表。数数，下面一种幼稚的做法。

dicio = dict()

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

b = list()

c = list()

for i in a:

   if i in dicio: continue 

   else:

      dicio[i] = a.count(i)

      b.append(a.count(i))

      c.append(i)

print (b)

print (c)

还有另一种不使用集合的算法解决方案:

def countFreq(A):
   n=len(A)
   count=[0]*n                     # Create a new list initialized with '0'
   for i in range(n):
      count[A[i]]+= 1              # increase occurrence for value A[i]
   return [x for x in count if x]  # return non-zero count

假设我们有一个列表:

fruits = ['banana', 'banana', 'apple', 'banana']

我们可以在列表中找出每种水果的数量，像这样:

import numpy as np    
(unique, counts) = np.unique(fruits, return_counts=True)
{x:y for x,y in zip(unique, counts)}

结果:

{'banana': 3, 'apple': 1}

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]

在Python 2.7(或更新版本)中，可以使用集合。计数器:

>>> import collections
>>> a = [5, 1, 2, 2, 4, 3, 1, 2, 3, 1, 1, 5, 2]
>>> counter = collections.Counter(a)
>>> counter
Counter({1: 4, 2: 4, 5: 2, 3: 2, 4: 1})
>>> counter.values()
dict_values([2, 4, 4, 1, 2])
>>> counter.keys()
dict_keys([5, 1, 2, 4, 3])
>>> counter.most_common(3)
[(1, 4), (2, 4), (5, 2)]
>>> dict(counter)
{5: 2, 1: 4, 2: 4, 4: 1, 3: 2}
>>> # Get the counts in order matching the original specification,
>>> # by iterating over keys in sorted order
>>> [counter[x] for x in sorted(counter.keys())]
[4, 4, 2, 1, 2]

如果您使用的是Python 2.6或更老版本，可以在这里下载实现。