如何计算无序列表中元素的频率？

我需要找到无序列表中元素的频率

a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]

输出->

b = [4,4,2,1,2]

我也想从中删除重复项

a = [1,2,3,4,5]

注意：您应该在使用之前对列表进行排序groupby。

如果列表是有序列表，则可以groupby从itertools包中使用。

a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
from itertools import groupby
[len(list(group)) for key, group in groupby(a)]

输出：

[4, 4, 2, 1, 2]

在Python 2.7（或更高版本）中，您可以使用collections.Counter：

import collections
a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
counter=collections.Counter(a)
print(counter)
# Counter({1: 4, 2: 4, 3: 2, 5: 2, 4: 1})
print(counter.values())
# [4, 4, 2, 1, 2]
print(counter.keys())
# [1, 2, 3, 4, 5]
print(counter.most_common(3))
# [(1, 4), (2, 4), (3, 2)]

如果您使用的是Python 2.6或更早版本，则可以在此处下载。

Python 2.7+引入了Dictionary Comprehension。从列表中构建字典将使您获得计数并消除重复项。

>>> a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
>>> d = {x:a.count(x) for x in a}
>>> d
{1: 4, 2: 4, 3: 2, 4: 1, 5: 2}
>>> a, b = d.keys(), d.values()
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> b
[4, 4, 2, 1, 2]

计算出场次数：

from collections import defaultdict

appearances = defaultdict(int)

for curr in a:
    appearances[curr] += 1

删除重复项：

a = set(a) 

在Python 2.7+中，您可以使用collections.Counter对项目进行计数

>>> a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
>>>
>>> from collections import Counter
>>> c=Counter(a)
>>>
>>> c.values()
[4, 4, 2, 1, 2]
>>>
>>> c.keys()
[1, 2, 3, 4, 5]

计算元素的频率最好用字典来完成：

b = {}
for item in a:
    b[item] = b.get(item, 0) + 1

要删除重复项，请使用一组：

a = list(set(a))

这是另一个简洁的替代方法itertools.groupby，它也适用于无序输入：

from itertools import groupby

items = [5, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 3, 5]

results = {value: len(list(freq)) for value, freq in groupby(sorted(items))}

结果

{1: 4, 2: 4, 3: 2, 4: 1, 5: 2}

你可以这样做：

import numpy as np
a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
np.unique(a, return_counts=True)

输出：

(array([1, 2, 3, 4, 5]), array([4, 4, 2, 1, 2], dtype=int64))

第一个数组是值，第二个数组是具有这些值的元素数。

因此，如果您只想获取包含数字的数组，则应使用以下代码：

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

from collections import Counter
a=["E","D","C","G","B","A","B","F","D","D","C","A","G","A","C","B","F","C","B"]

counter=Counter(a)

kk=[list(counter.keys()),list(counter.values())]

pd.DataFrame(np.array(kk).T, columns=['Letter','Count'])

seta = set(a)
b = [a.count(el) for el in seta]
a = list(seta) #Only if you really want it.

我将以以下方式简单地使用scipy.stats.itemfreq：

from scipy.stats import itemfreq

a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]

freq = itemfreq(a)

a = freq[:,0]
b = freq[:,1]

您可以在此处查看文档：http : //docs.scipy.org/doc/scipy-0.16.0/reference/generation/scipy.stats.itemfreq.html

对于第一个问题，请遍历列表并使用字典来跟踪元素的存在。

对于第二个问题，只需使用set运算符。

这个答案更明确

a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,4,4]

d = {}
for item in a:
    if item in d:
        d[item] = d.get(item)+1
    else:
        d[item] = 1

for k,v in d.items():
    print(str(k)+':'+str(v))

# output
#1:4
#2:4
#3:3
#4:2

#remove dups
d = set(a)
print(d)
#{1, 2, 3, 4}

def frequencyDistribution(data):
    return {i: data.count(i) for i in data}   

print frequencyDistribution([1,2,3,4])

...

 {1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1}   # originalNumber: count

我来晚了，但是这也可以，并且会帮助其他人：

a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
freq_list = []
a_l = list(set(a))

for x in a_l:
    freq_list.append(a.count(x))


print 'Freq',freq_list
print 'number',a_l

会产生这个

Freq  [4, 4, 2, 1, 2]
number[1, 2, 3, 4, 5]

a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]

# 1. Get counts and store in another list
output = []
for i in set(a):
    output.append(a.count(i))
print(output)

# 2. Remove duplicates using set constructor
a = list(set(a))
print(a)

1. Set集合不允许重复，将列表传递给set（）构造函数将提供完全唯一的对象的可迭代项。传递列表中的对象时，count（）函数返回整数计数。这样，对唯一对象进行计数，并通过将其附加到空列表输出中来存储每个计数值
2. list（）构造函数用于将set（a）转换为list并由相同的变量a引用

输出量

D:\MLrec\venv\Scripts\python.exe D:/MLrec/listgroup.py
[4, 4, 2, 1, 2]
[1, 2, 3, 4, 5]

使用字典的简单解决方案。

def frequency(l):
     d = {}
     for i in l:
        if i in d.keys():
           d[i] += 1
        else:
           d[i] = 1

     for k, v in d.iteritems():
        if v ==max (d.values()):
           return k,d.keys()

print(frequency([10,10,10,10,20,20,20,20,40,40,50,50,30]))

#!usr/bin/python
def frq(words):
    freq = {}
    for w in words:
            if w in freq:
                    freq[w] = freq.get(w)+1
            else:
                    freq[w] =1
    return freq

fp = open("poem","r")
list = fp.read()
fp.close()
input = list.split()
print input
d = frq(input)
print "frequency of input\n: "
print d
fp1 = open("output.txt","w+")
for k,v in d.items():
fp1.write(str(k)+':'+str(v)+"\n")
fp1.close()

num=[3,2,3,5,5,3,7,6,4,6,7,2]
print ('\nelements are:\t',num)
count_dict={}
for elements in num:
    count_dict[elements]=num.count(elements)
print ('\nfrequency:\t',count_dict)

from collections import OrderedDict
a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
def get_count(lists):
    dictionary = OrderedDict()
    for val in lists:
        dictionary.setdefault(val,[]).append(1)
    return [sum(val) for val in dictionary.values()]
print(get_count(a))
>>>[4, 4, 2, 1, 2]

要删除重复项并维护订单：

list(dict.fromkeys(get_count(a)))
>>>[4, 2, 1]

我正在使用Counter生成频率。1行代码中来自文本文件单词的dict

def _fileIndex(fh):
''' create a dict using Counter of a
flat list of words (re.findall(re.compile(r"[a-zA-Z]+"), lines)) in (lines in file->for lines in fh)
'''
return Counter(
    [wrd.lower() for wrdList in
     [words for words in
      [re.findall(re.compile(r'[a-zA-Z]+'), lines) for lines in fh]]
     for wrd in wrdList])

尽管使用了一个更重但功能强大的库NLTK，但这也是另一种方法。

import nltk

fdist = nltk.FreqDist(a)
fdist.values()
fdist.most_common()

在不使用集合的情况下使用另一种算法的另一种解决方案：

def countFreq(A):
   n=len(A)
   count=[0]*n                     # Create a new list initialized with '0'
   for i in range(n):
      count[A[i]]+= 1              # increase occurrence for value A[i]
   return [x for x in count if x]  # return non-zero count

您可以使用python中提供的内置函数

l.count(l[i])


  d=[]
  for i in range(len(l)):
        if l[i] not in d:
             d.append(l[i])
             print(l.count(l[i])

上面的代码自动删除列表中的重复项，并打印原始列表中每个元素的频率以及没有重复项的列表。

两只鸟一杆！XD

如果您不想使用任何库并使它简单明了，则可以尝试这种方法！

a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
marked = []
b = [(a.count(i), marked.append(i))[0] for i in a if i not in marked]
print(b)

o / p

[4, 4, 2, 1, 2]

记录下来，一个功能性的答案：

>>> L = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
>>> import functools
>>> >>> functools.reduce(lambda acc, e: [v+(i==e) for i, v in enumerate(acc,1)] if e<=len(acc) else acc+[0 for _ in range(e-len(acc)-1)]+[1], L, [])
[4, 4, 2, 1, 2]

如果您也算零，那会更干净：

>>> functools.reduce(lambda acc, e: [v+(i==e) for i, v in enumerate(acc)] if e<len(acc) else acc+[0 for _ in range(e-len(acc))]+[1], L, [])
[0, 4, 4, 2, 1, 2]

一个解释：

• 我们从一个空acc列表开始；
• 如果下一个元素e的L比规模下acc，我们只需更新这个元素：v+(i==e)手段v+1如果索引i的acc是当前元素e，否则，前值v ;
• 如果下一个元素e的L大于或等于的大小acc，我们必须扩大acc，以容纳新的1。

元素不必排序（itertools.groupby）。如果数字为负，则会得到怪异的结果。

找到了另一种使用集合的方法。

#ar is the list of elements
#convert ar to set to get unique elements
sock_set = set(ar)

#create dictionary of frequency of socks
sock_dict = {}

for sock in sock_set:
    sock_dict[sock] = ar.count(sock)

在列表中查找唯一元素

a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
a = list(set(a))

使用字典查找排序数组中唯一元素的数量

def CountFrequency(my_list): 
# Creating an empty dictionary  
freq = {} 
for item in my_list: 
    if (item in freq): 
        freq[item] += 1
    else: 
        freq[item] = 1

for key, value in freq.items(): 
    print ("% d : % d"%(key, value))

# Driver function 
if __name__ == "__main__":  
my_list =[1, 1, 1, 5, 5, 3, 1, 3, 3, 1, 4, 4, 4, 2, 2, 2, 2] 

CountFrequency(my_list)

参考 GeeksforGeeks

另一种方法是在天真的方法下面使用字典和list.count。

dicio = dict()

a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]

b = list()

c = list()

for i in a:

   if i in dicio: continue 

   else:

      dicio[i] = a.count(i)

      b.append(a.count(i))

      c.append(i)

print (b)

print (c)

a=[1,2,3,4,5,1,2,3]
b=[0,0,0,0,0,0,0]
for i in range(0,len(a)):
    b[a[i]]+=1