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这篇文章将介绍使用 Python 计算所有列表元素的总出现次数的可能方法。 我们还将看到这样做的利弊。

Python 是一种非常通用的语言，它允许开发人员专注于关键问题，而不是它的实现。 与使用 C 或 C++ 等其他现代语言相比，用 Python 编写代码相对容易。

项目频率问题可以通过Python以多种方式解决。 首先，正式介绍一下问题。

考虑一个无序列表，如 List A= [2, 4, 7, 8, 12, 4, 6, 7, 8, 91, 8]，我们想要获取列表中每个数字的频率以检查如何 一个数字多次出现在列表中。

答案应该是这样的：{'2': 1, '4': 2, '6': 1, '7': 2, '8': 3, '12': 1, '91': 1}。 这意味着数字 2 存在 1 次，4 存在 2 次，6 出现的频率为 1，依此类推。

使用 collections 模块获取使用 Python 的列表元素的频率

在这个方法中，我们将使用集合模块。 该模块的计数器函数返回一个容器，用于跟踪某个数字在列表中出现的次数。

请参阅下面的代码。

import collections
a = [2, 4, 7, 8 , 12, 4, 6, 7, 8, 91, 8]
counter = collections.Counter(a)
print(counter)
print(type(counter))

上面的代码产生以下输出。

Counter({8: 3, 4: 2, 7: 2, 2: 1, 12: 1, 6: 1, 91: 1})
<class 'collections.Counter'>

您可以使用以下代码从容器中获取唯一编号。

counter.keys()

上面的代码行给出了以下结果。

dict_keys([2, 4, 7, 8, 12, 6, 91])

同样，要获取每个唯一数字的计数，您可以运行以下代码：

counter.values()

输出如下：

dict_values([1, 2, 2, 3, 1, 1, 1])

使用 Python 获取列表元素频率的手动代码

在方法 1 中，我们使用 collections 模块进行计数。 但是在这种方法中，我们必须为期望的结果进行手动编码。

这种方法的代码如下：

List_numbers= [2, 4, 7, 8 , 12, 4, 6, 7, 8, 91, 8]
dict_count={}
for i, number in enumerate(List_numbers):
  if number in dict_count.keys():
    dict_count[number]=dict_count[number] + 1
  else:
    dict_count[number]= 1
print(dict_count)

这是一个简单的代码，其中我们使用字典类型来存储每个数字的计数。 字典的键始终保持唯一，这意味着它们不能重复。

上面的代码产生以下输出。

{2: 1, 4: 2, 7: 2, 8: 3, 12: 1, 6: 1, 91: 1}

这段代码的复杂度是 O(n) 。

使用 NumPy 获取使用 Python 的列表元素的频率

在 numpy 模块中，unique() 函数提供了查找列表中每个元素的频率的灵活性。

import numpy as np
List_numbers= [2, 4, 7, 8 , 12, 4, 6, 7, 8, 91, 8]
print(np.unique(List_numbers, return_counts=True))

np.unique() 函数用于查找数组的唯一元素。 它返回数组中已排序的唯一元素。

可选参数 return_counts 允许我们获取相应的元素计数。

前面的代码输出：

(array([ 2,  4,  6,  7,  8, 12, 91]), array([1, 2, 1, 2, 3, 1, 1]))

要获得计数，您可以使用：

np.unique(List_numbers, return_counts=True)[1]

在本文中，我们提出了在 Python 中获取列表元素计数的不同方法。 您可以根据资源和时间复杂性从讨论的方法中进行选择。