给定列表X

 import numpy as np
 X = [1, -1, 1, -1, 1]

显示此列表元素的i:frequency（i）的字典为：

{i:X.count(i) for i in np.unique(X)}

输出：

{-1: 2, 1: 3}

我已经将所有建议的解决方案（以及一些新的解决方案）与perfplot（我的一个小项目）进行了比较。

清点一项

对于足够大的阵列，事实证明

numpy.sum(numpy.array(a) == 1)

比其他解决方案稍快。

清点所有项目

如前所述，

numpy.bincount(a)

是你想要的。

再现绘图的代码：

from collections import Counter
from collections import defaultdict
import numpy
import operator
import pandas
import perfplot


def counter(a):
    return Counter(a)


def count(a):
    return dict((i, a.count(i)) for i in set(a))


def bincount(a):
    return numpy.bincount(a)


def pandas_value_counts(a):
    return pandas.Series(a).value_counts()


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


def count_unsorted_list_items(items):
    counts = defaultdict(int)
    for item in items:
        counts[item] += 1
    return dict(counts)


def operator_countof(a):
    return dict((i, operator.countOf(a, i)) for i in set(a))


perfplot.show(
    setup=lambda n: list(numpy.random.randint(0, 100, n)),
    n_range=[2**k for k in range(20)],
    kernels=[
        counter, count, bincount, pandas_value_counts, occur_dict,
        count_unsorted_list_items, operator_countof
        ],
    equality_check=None,
    logx=True,
    logy=True,
    )

from collections import Counter
from collections import defaultdict
import numpy
import operator
import pandas
import perfplot


def counter(a):
    return Counter(a)


def count(a):
    return dict((i, a.count(i)) for i in set(a))


def bincount(a):
    return numpy.bincount(a)


def pandas_value_counts(a):
    return pandas.Series(a).value_counts()


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


def count_unsorted_list_items(items):
    counts = defaultdict(int)
    for item in items:
        counts[item] += 1
    return dict(counts)


def operator_countof(a):
    return dict((i, operator.countOf(a, i)) for i in set(a))


b = perfplot.bench(
    setup=lambda n: list(numpy.random.randint(0, 100, n)),
    n_range=[2 ** k for k in range(20)],
    kernels=[
        counter,
        count,
        bincount,
        pandas_value_counts,
        occur_dict,
        count_unsorted_list_items,
        operator_countof,
    ],
    equality_check=None,
)
b.save("out.png")
b.show()

我会使用filter（），以Lukasz为例：

>>> lst = [1, 2, 3, 4, 1, 4, 1]
>>> len(filter(lambda x: x==1, lst))
3

list.count（x）返回x在列表中出现的次数

参见：http://docs.python.org/tutorial/datastructures.html#more-在列表上

使用itertools.groupby（）对所有元素进行计数

通过itertools.groupby（）可以获得列表中所有元素的计数。

具有“重复”计数

from itertools import groupby

L = ['a', 'a', 'a', 't', 'q', 'a', 'd', 'a', 'd', 'c']  # Input list

counts = [(i, len(list(c))) for i,c in groupby(L)]      # Create value-count pairs as list of tuples 
print(counts)

退换商品

[('a', 3), ('t', 1), ('q', 1), ('a', 1), ('d', 1), ('a', 1), ('d', 1), ('c', 1)]

请注意，它是如何将前三个a组合为第一个组的，而其他a组在列表的后面。这是因为输入列表L未排序。如果小组实际上应该是分开的，这有时会是一个好处。

具有唯一计数

如果需要唯一的组计数，只需对输入列表进行排序：

counts = [(i, len(list(c))) for i,c in groupby(sorted(L))]
print(counts)

退换商品

[('a', 5), ('c', 1), ('d', 2), ('q', 1), ('t', 1)]

注意：为了创建唯一计数，与groupby解决方案相比，许多其他答案提供了更简单、更可读的代码。但这里显示的是与重复计数示例平行。

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。