def countfrequncyinarray(arr1):
    r=len(arr1)
    return {i:arr1.count(i) for i in range(1,r+1)}
arr1=[4,4,4,4]
a=countfrequncyinarray(arr1)
print(a)

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)))

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

或者，您也可以自己实现计数器。我是这样做的：

item_list = ['me', 'me', 'you', 'you', 'you', 'they']

occ_dict = {}

for item in item_list:
    if item not in occ_dict:
        occ_dict[item] = 1
    else:
        occ_dict[item] +=1

print(occ_dict)

输出：｛“我”：2，“你”：3，“他们”：1｝

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

使用%timeit查看哪个操作更有效。np.array计数操作应该更快。

 from collections import Counter
 mylist = [1,7,7,7,3,9,9,9,7,9,10,0] 
 types_counts=Counter(mylist)
 print(types_counts)