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

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

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]

给定列表X

 import numpy as np
 X = [1, -1, 1, -1, 1]

显示此列表元素的i:frequency（i）的字典为：

{i:X.count(i) for i in np.unique(X)}

输出：

{-1: 2, 1: 3}

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)))

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｝