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
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)
其他回答
如果只需要单个项目的计数，请使用计数方法：
>>> [1, 2, 3, 4, 1, 4, 1].count(1)
3
重要提示：如果您正在计算多个不同的项目，这会非常缓慢
每个计数调用都会遍历n个元素的整个列表。在循环中调用计数n次意味着总共检查n次，这可能会对性能造成灾难性影响。
如果要计数多个项目，请使用计数器，它只进行n次总检查。
如果您使用的是Python 2.7或3.x，并且希望每个元素的出现次数，请使用Counter：
>>> from collections import Counter
>>> z = ['blue', 'red', 'blue', 'yellow', 'blue', 'red']
>>> Counter(z)
Counter({'blue': 3, 'red': 2, 'yellow': 1})
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()
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
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
