在Python中,给定一个项目,如何在列表中计算它的出现次数?
一个相关但不同的问题是计算集合中每个不同元素的出现次数,将字典或列表作为直方图结果而不是单个整数。有关该问题,请参阅使用字典统计列表中的项目。
在Python中,给定一个项目,如何在列表中计算它的出现次数?
一个相关但不同的问题是计算集合中每个不同元素的出现次数,将字典或列表作为直方图结果而不是单个整数。有关该问题,请参阅使用字典统计列表中的项目。
当前回答
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()
其他回答
建议使用numpy的bincount,但它只适用于具有非负整数的1d数组。此外,生成的数组可能会令人困惑(它包含原始列表中从最小值到最大值的整数,并将缺失的整数设置为0)。
使用numpy的更好方法是使用属性return_counts设置为True的唯一函数。它返回一个元组,其中包含一个唯一值数组和每个唯一值的出现数组。
# a = [1, 1, 0, 2, 1, 0, 3, 3]
a_uniq, counts = np.unique(a, return_counts=True) # array([0, 1, 2, 3]), array([2, 3, 1, 2]
然后我们可以将它们配对为
dict(zip(a_uniq, counts)) # {0: 2, 1: 3, 2: 1, 3: 2}
它也适用于其他数据类型和“2d列表”,例如。
>>> a = [['a', 'b', 'b', 'b'], ['a', 'c', 'c', 'a']]
>>> dict(zip(*np.unique(a, return_counts=True)))
{'a': 3, 'b': 3, 'c': 2}
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
mot = ["compte", "france", "zied"]
lst = ["compte", "france", "france", "france", "france"]
dict((x, lst.count(x)) for x in set(mot))
这给了
{'compte': 1, 'france': 4, 'zied': 0}
可能不是最有效的,需要额外的传递才能删除重复项。
功能实现:
arr = np.array(['a','a','b','b','b','c'])
print(set(map(lambda x : (x , list(arr).count(x)) , arr)))
返回:
{('c', 1), ('b', 3), ('a', 2)}
或返回为dict:
print(dict(map(lambda x : (x , list(arr).count(x)) , arr)))
返回:
{'b': 3, 'c': 1, 'a': 2}
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。