python 獲得列表(list)中每個(gè)元素(重復(fù)項(xiàng))出現(xiàn)次數(shù)的最快解決方法

gityuan 發(fā)布于2019-07-30 14:46 / 2163人閱讀

摘要：如何使用快讀統(tǒng)計(jì)列表中重復(fù)項(xiàng)出現(xiàn)的次數(shù)這個(gè)問(wèn)題在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中使用頻率比較廣泛。本文講解一下常用的方法第一種使用標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)提供的返回的值是字典格式如輸出的是出現(xiàn)次數(shù)最后的數(shù)據(jù)如第二種使用模塊更快第三種使用方法最慢原文網(wǎng)址

如何使用python快讀統(tǒng)計(jì)列表中重復(fù)項(xiàng)出現(xiàn)的次數(shù)？

這個(gè)問(wèn)題在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中使用頻率比較廣泛。本文講解一下常用的方法：

第一種使用標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)提供的collections：

from collections import Counter
import numpy
num=1000000
lst = np.random.randint(num / 10, size=num)
# 返回的值是字典格式如{"xx":8,"xxx":9}
res = Counter(lst)    
# 輸出的是出現(xiàn)次數(shù)最后的數(shù)據(jù)如[("xxx", 8), ("xxx", 5),]
Counter(words).most_common(4)

第二種使用numpy模塊(更快)

import numpy

num=1000000
lst = np.random.randint(num / 10, size=num)
dict(zip(*np.unique(lst, return_counts=True)))

第三種使用list.count()方法（最慢）

import numpy

num=1000000
lst = np.random.randint(num / 10, size=num)
dic = {}
for i in lst:
    dic[i] = lst.count(i)

原文網(wǎng)址：
http://www.chenxm.cc/post/333...

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