在使用Python的時(shí)候，通常會(huì)出現(xiàn)如下場(chǎng)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。

獲取元素出現(xiàn)次數(shù)的方法較多，這里我提出如下5個(gè)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 Counterdef counter(arr): return Counter(arr).most_common(2) # 返回出現(xiàn)頻率最高的兩個(gè)數(shù)# 結(jié)果：[(2, 3), (1, 2)]2.2 list中的count,獲取每個(gè)元素的出現(xiàn)次數(shù)

def single_list(arr, target): return arr.count(target)# target=2，結(jié)果：32.3 list中的count,獲取所有元素的出現(xiàn)次數(shù)

返回一個(gè)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(gè)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：32.5 Numpy花式索引，獲取所有元素的出現(xiàn)次數(shù)

返回一個(gè)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(gè)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(shí)，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(jì)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(jì)列表元素出現(xiàn)次數(shù)內(nèi)容請(qǐng)搜索好吧啦網(wǎng)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好吧啦網(wǎng)！