test = [409.1, 479.0, 340.0, 282.4, 406.0, 300.0, 374.0, 253.3, 195.1, 269.0, 329.3, 250.7, 250.7, 345.3, 379.3, 275.0, 215.2, 300.0]

for i in test:
    print('{} numbers {}'.format(i, test.count(i)))

统计列表中一项的出现次数

为了只计算一个列表项的出现次数，可以使用count（）

>>> l = ["a","b","b"]
>>> l.count("a")
1
>>> l.count("b")
2

计算列表中所有项目的出现次数也称为“清点”列表，或创建清点计数器。

使用count（）计算所有项目

要计算l中项目的出现次数，只需使用列表理解和count（）方法

[[x,l.count(x)] for x in set(l)]

（或类似于集合（l）中x的字典字典（（x，l.count（x））））

例子：

>>> l = ["a","b","b"]
>>> [[x,l.count(x)] for x in set(l)]
[['a', 1], ['b', 2]]
>>> dict((x,l.count(x)) for x in set(l))
{'a': 1, 'b': 2}

使用Counter（）计数所有项目

或者，集合库中有更快的Counter类

Counter(l)

例子：

>>> l = ["a","b","b"]
>>> from collections import Counter
>>> Counter(l)
Counter({'b': 2, 'a': 1})

计数器快多少？

我查了一下柜台清点清单的速度有多快。我尝试了两种方法，使用了几个n值，计数器的速度似乎快了大约2倍。

以下是我使用的脚本：

from __future__ import print_function
import timeit

t1=timeit.Timer('Counter(l)', \
                'import random;import string;from collections import Counter;n=1000;l=[random.choice(string.ascii_letters) for x in range(n)]'
                )

t2=timeit.Timer('[[x,l.count(x)] for x in set(l)]',
                'import random;import string;n=1000;l=[random.choice(string.ascii_letters) for x in range(n)]'
                )

print("Counter(): ", t1.repeat(repeat=3,number=10000))
print("count():   ", t2.repeat(repeat=3,number=10000)

输出：

Counter():  [0.46062711701961234, 0.4022796869976446, 0.3974247490405105]
count():    [7.779430688009597, 7.962715800967999, 8.420845870045014]

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()

还可以使用内置模块运算符的countOf方法。

>>> import operator
>>> operator.countOf([1, 2, 3, 4, 1, 4, 1], 1)
3

给定一个项目，我如何在Python的列表中计算它的出现次数？

下面是一个示例列表：

>>> l = list('aaaaabbbbcccdde')
>>> l
['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd', 'd', 'e']

列表计数

有list.count方法

>>> l.count('b')
4

这适用于任何列表。元组也有这种方法：

>>> t = tuple('aabbbffffff')
>>> t
('a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'f', 'f', 'f', 'f', 'f', 'f')
>>> t.count('f')
6

集合。计数器

然后是collections.Counter。您可以将任何可迭代项转储到Counter中，而不仅仅是列表，Counter将保留元素计数的数据结构。

用法：

>>> from collections import Counter
>>> c = Counter(l)
>>> c['b']
4

计数器基于Python字典，它们的键是元素，因此键需要是可散列的。它们基本上类似于允许冗余元素进入其中的集合。

进一步使用集合。计数器

您可以从计数器中添加或减去可迭代项：

>>> c.update(list('bbb'))
>>> c['b']
7
>>> c.subtract(list('bbb'))
>>> c['b']
4

您还可以使用计数器执行多组操作：

>>> c2 = Counter(list('aabbxyz'))
>>> c - c2                   # set difference
Counter({'a': 3, 'c': 3, 'b': 2, 'd': 2, 'e': 1})
>>> c + c2                   # addition of all elements
Counter({'a': 7, 'b': 6, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1, 'y': 1, 'x': 1, 'z': 1})
>>> c | c2                   # set union
Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1, 'y': 1, 'x': 1, 'z': 1})
>>> c & c2                   # set intersection
Counter({'a': 2, 'b': 2})

愚蠢的回答，求和

有很好的内置答案，但这个例子有点指导意义。在这里，我们对字符c等于“b”的所有情况求和：

>>> sum(c == 'b' for c in l)
4

对于这个用例来说不是很好，但是如果你需要有一个可迭代的计数，其中case为True，那么对布尔结果求和是非常好的，因为True等于1。

为什么不是熊猫？

另一个答案是：

为什么不使用熊猫？

Pandas是一个通用库，但它不在标准库中。将其添加为需求是非常重要的。

列表对象本身以及标准库中都有针对该用例的内置解决方案。

如果您的项目还不需要panda，那么仅将其作为此功能的需求将是愚蠢的。

sum([1 for elem in <yourlist> if elem==<your_value>])

这将返回值的出现次数