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

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｝

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}

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

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。

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。