count绝对是计算字符串中字符出现次数的最简洁和有效的方法，但我尝试使用lambda来提出一个解决方案，类似这样:

sentence = 'Mary had a little lamb'
sum(map(lambda x : 1 if 'a' in x else 0, sentence))

这将导致:

4

另外，这样做还有一个好处，如果句子是包含上述相同字符的子字符串列表，那么由于使用了in，这也会给出正确的结果。看看吧:

sentence = ['M', 'ar', 'y', 'had', 'a', 'little', 'l', 'am', 'b']
sum(map(lambda x : 1 if 'a' in x else 0, sentence))

这也导致:

4

当然，这只会在检查单个字符的出现时起作用，例如在这种特殊情况下“a”。

count绝对是计算字符串中字符出现次数的最简洁和有效的方法，但我尝试使用lambda来提出一个解决方案，类似这样:

sentence = 'Mary had a little lamb'
sum(map(lambda x : 1 if 'a' in x else 0, sentence))

这将导致:

4

另外，这样做还有一个好处，如果句子是包含上述相同字符的子字符串列表，那么由于使用了in，这也会给出正确的结果。看看吧:

sentence = ['M', 'ar', 'y', 'had', 'a', 'little', 'l', 'am', 'b']
sum(map(lambda x : 1 if 'a' in x else 0, sentence))

这也导致:

4

当然，这只会在检查单个字符的出现时起作用，例如在这种特殊情况下“a”。

正则表达式非常有用，如果你想要区分大小写(当然还有regex的所有功能)。

my_string = "Mary had a little lamb"
# simplest solution, using count, is case-sensitive
my_string.count("m")   # yields 1
import re
# case-sensitive with regex
len(re.findall("m", my_string))
# three ways to get case insensitivity - all yield 2
len(re.findall("(?i)m", my_string))
len(re.findall("m|M", my_string))
len(re.findall(re.compile("m",re.IGNORECASE), my_string))

请注意，regex版本的运行时间大约是它的十倍，只有当my_string非常长或代码处于深度循环中时，这才可能成为问题。

拿起这个用户的评论:

import numpy as np
sample = 'samplestring'
np.unique(list(sample), return_counts=True)

Out:

(array(['a', 'e', 'g', 'i', 'l', 'm', 'n', 'p', 'r', 's', 't'], dtype='<U1'),
 array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1]))

检查“年代”。可以通过如下方式过滤两个数组的元组:

a[1][a[0]=='s']

旁注:它的工作原理类似于集合包的Counter()，只是在numpy中，无论如何都要导入numpy。你也可以在单词列表中计算唯一的单词。

Str.count (sub[， start[， end]]) 返回子字符串sub在范围[start, end]中不重叠出现的次数。可选参数start和end被解释为片表示法。

>>> sentence = 'Mary had a little lamb'
>>> sentence.count('a')
4

正则表达式?

import re
my_string = "Mary had a little lamb"
len(re.findall("a", my_string))