另一种获取字典中每个项目出现次数的方法：

dict((i, a.count(i)) for i in a)

如果您想一次计算所有值，可以使用numpy数组和bincount非常快速地完成，如下所示

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 1, 4, 1])
np.bincount(a)

这给出了

>>> array([0, 3, 1, 1, 2])

x = ['Jess', 'Jack', 'Mary', 'Sophia', 'Karen',
     'Addison', 'Joseph','Jack', 'Jack', 'Eric', 'Ilona', 'Jason']
the_item = input('Enter the item that you wish to find : ')
how_many_times = 0 
for occurrence in x:
     if occurrence == the_item : 
          how_many_times += 1
print('The occurrence of', the_item, 'in', x,'is',how_many_times) 

创建了一个名字列表，其中重复了“Jack”这个名字。为了检查它的发生情况，我在名为x的列表中运行了一个for循环。每次迭代时，如果循环变量的值与从用户接收的值相同，并存储在变量the_item中，那么变量how_many_times将递增1。在获得某种价值之后。。。我们打印how_many_times，它存储单词“jack”出现的值

我今天遇到了这个问题，在我想检查SO之前，我推出了自己的解决方案

dict((i,a.count(i)) for i in a)

对于大列表来说真的很慢。我的解决方案

def occurDict(items):
    d = {}
    for i in items:
        if i in d:
            d[i] = d[i]+1
        else:
            d[i] = 1
return d

实际上比Counter解决方案快一点，至少对于Python 2.7来说是这样。

为什么不使用Pandas？

import pandas as pd

my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'a', 'd', 'a']

# converting the list to a Series and counting the values
my_count = pd.Series(my_list).value_counts()
my_count

输出：

a    3
d    2
b    1
c    1
dtype: int64

如果您正在查找特定元素的计数，例如a，请尝试：

my_count['a']

输出：

3

要计算具有共同类型的不同元素的数量，请执行以下操作：

li = ['A0','c5','A8','A2','A5','c2','A3','A9']

print sum(1 for el in li if el[0]=='A' and el[1] in '01234')

给予

3，而不是6