1. 引言
在使用Python的時候，通常會出現(xiàn)如下場景：
array = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 0, 2]
獲取array中元素的出現(xiàn)次數(shù)
比如，上述列表中：0出現(xiàn)了1次，1出現(xiàn)了2次，2出現(xiàn)了3次，3出現(xiàn)了2次。
本文闡述了Python獲取元素出現(xiàn)次數(shù)的幾種方法。點(diǎn)擊獲取完整代碼。
2. 方法
獲取元素出現(xiàn)次數(shù)的方法較多，這里我提出如下5個方法，謹(jǐn)供參考。下面的代碼，傳入的參數(shù)均為
array = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 0, 2]
2.1 Counter方法
該方法可以迅速獲取list中元素出現(xiàn)的次數(shù)，可以參考官方文檔
from collections import Counter
def counter(arr):
return Counter(arr).most_common(2) # 返回出現(xiàn)頻率最高的兩個數(shù)
# 結(jié)果：[(2, 3), (1, 2)]
2.2 list中的count,獲取每個元素的出現(xiàn)次數(shù)
def single_list(arr, target):
return arr.count(target)
# target=2，結(jié)果：3
2.3 list中的count,獲取所有元素的出現(xiàn)次數(shù)
返回一個dict
def all_list(arr):
result = {}
for i in set(arr):
result[i] = arr.count(i)
return result
# 結(jié)果：{0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 2}
2.4 Numpy花式索引，獲取每個元素的出現(xiàn)次數(shù)
def single_np(arr, target):
arr = np.array(arr)
mask = (arr == target)
arr_new = arr[mask]
return arr_new.size
# target=2，結(jié)果：3
2.5 Numpy花式索引，獲取所有元素的出現(xiàn)次數(shù)
返回一個dict
def all_np(arr):
arr = np.array(arr)
key = np.unique(arr)
result = {}
for k in key:
mask = (arr == k)
arr_new = arr[mask]
v = arr_new.size
result[k] = v
return result
# 結(jié)果：{0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 2}
3. 總結(jié)
以上就是我總結(jié)的幾種Python獲取元素出現(xiàn)個數(shù)的方法。
值得一提的是，我所用的list所有元素都是整數(shù)
array = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 0, 2]
如果list中包含其它類型的元素，比如
array = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 'a', 'bc', 0.1]
這種情況下需要獲取 a或1 的出現(xiàn)次數(shù)時，2.4中函數(shù)的調(diào)用形式應(yīng)當(dāng)為：target='a' / target='1'
到此這篇關(guān)于Python統(tǒng)計列表元素出現(xiàn)次數(shù)的方法示例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python統(tǒng)計列表元素出現(xiàn)次數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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