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這篇文章主要介紹“Python計(jì)數(shù)器collections.Counter怎么使用”，在日常操作中，相信很多人在Python計(jì)數(shù)器collections.Counter怎么使用問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”Python計(jì)數(shù)器collections.Counter怎么使用”的疑惑有所幫助！接下來，請(qǐng)跟著小編一起來學(xué)習(xí)吧！
一個(gè)計(jì)數(shù)器工具提供快速和方便的計(jì)數(shù)，Counter是一個(gè)dict的子類，用于計(jì)數(shù)可哈希對(duì)象。它是一個(gè)集合，元素像字典鍵(key)一樣存儲(chǔ)，它們的計(jì)數(shù)存儲(chǔ)為值。計(jì)數(shù)可以是任何整數(shù)值，包括0和負(fù)數(shù)，Counter類有點(diǎn)像其他語言中的bags或multisets。簡(jiǎn)單說，就是可以統(tǒng)計(jì)計(jì)數(shù)，來幾個(gè)例子看看就清楚了。
舉例：
#計(jì)算top10的單詞
from collections import Counter
import re
text = 'remove an existing key one level down remove an existing key one level down'
words = re.findall(r'\w+', text)
Counter(words).most_common(10)
[('remove', 2),('an', 2),('existing', 2),('key', 2),('one', 2)('level', 2),('down', 2)]
#計(jì)算列表中單詞的個(gè)數(shù)
cnt = Counter()
for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']:
cnt[word] += 1
cnt
Counter({'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1})
#上述這樣計(jì)算有點(diǎn)嘛，下面的方法更簡(jiǎn)單，直接計(jì)算就行
L = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']
Counter(L)
Counter({'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1}元素從一個(gè)iterable 被計(jì)數(shù)或從其他的mapping (or counter)初始化：
from collections import Counter
#字符串計(jì)數(shù)
Counter('gallahad')
Counter({'g': 1, 'a': 3, 'l': 2, 'h': 1, 'd': 1})
#字典計(jì)數(shù)
Counter({'red': 4, 'blue': 2})
Counter({'red': 4, 'blue': 2})
#計(jì)數(shù)
Counter(cats=4, dogs=8)
Counter({'cats': 4, 'dogs': 8})
Counter(['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue'])
Counter({'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1})1.1 對(duì)列表/字符串作用
下面是兩種使用方法，一種是直接使用，一種是實(shí)例化以后使用，如果要頻繁調(diào)用的話，顯然后一種更簡(jiǎn)潔 ，因?yàn)榭梢苑奖愕卣{(diào)用Counter內(nèi)的各種方法，對(duì)于其他可迭代序列也是一樣的套路。
#首先引入該方法
from collections import Counter
#對(duì)列表作用
list_01 = [1,9,9,5,0,8,0,9] #GNZ48-陳珂生日
print(Counter(list_01)) #Counter({9: 3, 0: 2, 1: 1, 5: 1, 8: 1})
#對(duì)字符串作用
temp = Counter('abcdeabcdabcaba')
print(temp) #Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
#以上其實(shí)是兩種使用方法，一種是直接用，一種是實(shí)例化以后使用,如果要頻繁調(diào)用的話，顯然后一種更簡(jiǎn)潔1.2 輸出結(jié)果
#查看類型
print( type(temp) ) #<class 'collections.Counter'>
#轉(zhuǎn)換為字典后輸出
print( dict(temp) ) #{'b': 4, 'a': 5, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1}
for num,count in enumerate(dict(temp).items()):
print(count)
"""
('e', 1)
('c', 3)
('a', 5)
('b', 4)
('d', 2)
"""1.3 用自帶的items()方法輸出
顯然這個(gè)方法比轉(zhuǎn)換為字典后再輸出的方法更為方便：
print(temp.items()) #dict_items([('e', 1), ('c', 3), ('b', 4), ('d', 2), ('a', 5)])
for item in temp.items():
print(item)
"""
('a', 5)
('c', 3)
('d', 2)
('e', 1)
('b', 4)
"""利用most_common()方法，返回一個(gè)列表，其中包含n個(gè)最常見的元素及出現(xiàn)次數(shù)，按常見程度由高到低排序。 如果 n 被省略或?yàn)镹one，most_common() 將返回計(jì)數(shù)器中的所有元素，計(jì)數(shù)值相等的元素按首次出現(xiàn)的順序排序，經(jīng)常用來計(jì)算top詞頻的詞語：
#求序列中出現(xiàn)次數(shù)最多的元素 from collections import Counter list_01 = [1,9,9,5,0,8,0,9] temp = Counter(list_01) #統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)次數(shù)最多的一個(gè)元素 print(temp.most_common(1)) #[(9, 3)] 元素“9”出現(xiàn)3次。 print(temp.most_common(2)) #[(9, 3), (0, 2)] 統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)次數(shù)最多個(gè)兩個(gè)元素 #沒有指定個(gè)數(shù)，就列出全部 print(temp.most_common()) #[(9, 3), (0, 2), (1, 1), (5, 1), (8, 1)]
Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]
Counter('abracadabra').most_common(5)
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2), ('c', 1), ('d', 1)]描述：返回一個(gè)迭代器，其中每個(gè)元素將重復(fù)出現(xiàn)計(jì)數(shù)值所指定次。 元素會(huì)按首次出現(xiàn)的順序返回。 如果一個(gè)元素的計(jì)數(shù)值小于1，elements() 將會(huì)忽略它。
舉例：
c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2) list(c.elements()) ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b'] sorted(c.elements()) ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b'] c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=5) list(c.elements()) ['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'd', 'd', 'd', 'd', 'd']
from collections import Counter
c = Counter('ABCABCCC')
print(c.elements()) #<itertools.chain object at 0x0000027D94126860>
#嘗試轉(zhuǎn)換為list
print(list(c.elements())) #['A', 'A', 'C', 'C', 'C', 'C', 'B', 'B']
#或者這種方式
print(sorted(c.elements())) #['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']
#這里與sorted的作用是： list all unique elements，列出所有唯一元素
#例如
print( sorted(c) ) #['A', 'B', 'C']官方文檔例子：
# Knuth's example for prime factors of 1836: 2**2 * 3**3 * 17**1
prime_factors = Counter({2: 2, 3: 3, 17: 1})
product = 1
for factor in prime_factors.elements(): # loop over factors
product *= factor # and multiply them
print(product) #1836
#1836 = 2*2*3*3*3*17從迭代對(duì)象或映射對(duì)象減去元素，輸入和輸出都可以是0或者負(fù)數(shù)。
c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
d = Counter(a=1, b=2, c=3, d=4)
c.subtract(d)
c
Counter({'a': 3, 'b': 0, 'c': -3, 'd': -6})
#減去一個(gè)abcd
str0 = Counter('aabbccdde')
str0
Counter({'a': 2, 'b': 2, 'c': 2, 'd': 2, 'e': 1})
str0.subtract('abcd')
str0
Counter({'a': 1, 'b': 1, 'c': 1, 'd': 1, 'e': 1}subtract_test01 = Counter("AAB")
subtract_test01.subtract("BCC")
print(subtract_test01) #Counter({'A': 2, 'B': 0, 'C': -2})這里的計(jì)數(shù)可以減到零一下，可以包含零和負(fù)數(shù)：
subtract_test02 = Counter("which")
subtract_test02.subtract("witch") #從另一個(gè)迭代序列中減去元素
subtract_test02.subtract(Counter("watch")) #^……
#查看結(jié)果
print( subtract_test02["h"] ) # 0 ,whirch 中兩個(gè)，減去witch中一個(gè)，減去watch中一個(gè)，剩0個(gè)
print( subtract_test02["w"] ) #-1通常字典方法都可用于Counter對(duì)象，除了有兩個(gè)方法工作方式與字典并不相同。
fromkeys(iterable)：這個(gè)類方法沒有在Counter中實(shí)現(xiàn)。
update([iterable-or-mapping])：從迭代對(duì)象計(jì)數(shù)元素或者從另一個(gè)映射對(duì)象 (或計(jì)數(shù)器) 添加，元素個(gè)數(shù)是加上。另外迭代對(duì)象應(yīng)該是序列元素，而不是一個(gè) (key, value) 對(duì)。
sum(c.values()) # total of all counts c.clear() # reset all counts list(c) # list unique elements set(c) # convert to a set dict(c) # convert to a regular dictionary c.items() # convert to a list of (elem, cnt) pairs Counter(dict(list_of_pairs)) # convert from a list of (elem, cnt) pairs c.most_common(n) # n least common elements +c # remove zero and negative counts
這個(gè)功能非常強(qiáng)大，提供了幾個(gè)數(shù)學(xué)操作，可以結(jié)合 Counter 對(duì)象，以生產(chǎn) multisets (計(jì)數(shù)器中大于0的元素）。 加和減，結(jié)合計(jì)數(shù)器，通過加上或者減去元素的相應(yīng)計(jì)數(shù)。交集和并集返回相應(yīng)計(jì)數(shù)的最小或最大值。每種操作都可以接受帶符號(hào)的計(jì)數(shù)，但是輸出會(huì)忽略掉結(jié)果為零或者小于零的計(jì)數(shù)。
c = Counter(a=3, b=1)
d = Counter(a=1, b=2)
c + d # add two counters together: c[x] + d[x]
Counter({'a': 4, 'b': 3})
c - d # subtract (keeping only positive counts)
Counter({'a': 2})
c & d # intersection: min(c[x], d[x])
Counter({'a': 1, 'b': 1})
c | d # union: max(c[x], d[x])
Counter({'a': 3, 'b': 2})print(Counter('AAB') + Counter('BCC'))
#Counter({'B': 2, 'C': 2, 'A': 2})
print(Counter("AAB")-Counter("BCC"))
#Counter({'A': 2})與”和“或”操作:
print(Counter('AAB') & Counter('BBCC'))
#Counter({'B': 1})
print(Counter('AAB') | Counter('BBCC'))
#Counter({'A': 2, 'C': 2, 'B': 2})單目加和減（一元操作符）意思是從空計(jì)數(shù)器加或者減去，相當(dāng)于給計(jì)數(shù)值乘以正值或負(fù)值，同樣輸出會(huì)忽略掉結(jié)果為零或者小于零的計(jì)數(shù):
c = Counter(a=2, b=-4)
+c
Counter({'a': 2})
-c
Counter({'b': 4})寫一個(gè)計(jì)算文本相似的算法，加權(quán)相似：
def str_sim(str_0,str_1,topn): topn = int(topn) collect0 = Counter(dict(Counter(str_0).most_common(topn))) collect1 = Counter(dict(Counter(str_1).most_common(topn))) jiao = collect0 & collect1 bing = collect0 | collect1 sim = float(sum(jiao.values()))/float(sum(bing.values())) return(sim) str_0 = '定位手機(jī)定位汽車定位GPS定位人定位位置查詢' str_1 = '導(dǎo)航定位手機(jī)定位汽車定位GPS定位人定位位置查詢' str_sim(str_0,str_1,5) 0.75
from collections import Counter
c = Counter('ABCABCCC')
print(sum(c.values())) # 8 total of all counts
print(c.keys()) #dict_keys(['A', 'B', 'C'])
print(c.values()) #dict_values([2, 2, 4])from collections import Counter
c = Counter('ABBCC')
#查詢具體某個(gè)元素的個(gè)數(shù)
print(c["A"]) #1for elem in 'ADD': # update counts from an iterabl
c[elem] += 1
print(c.most_common()) #[('C', 2), ('D', 2), ('A', 2), ('B', 2)]
#可以看出“A”增加了一個(gè)，新增了兩個(gè)“D”del c["D"]
print(c.most_common()) #[('C', 2), ('A', 2), ('B', 2)]
del c["C"]
print(c.most_common()) #[('A', 2), ('B', 2)]d = Counter("CCDD")
c.update(d)
print(c.most_common()) #[('B', 2), ('A', 2), ('C', 2), ('D', 2)]c.clear() print(c) #Counter()
Counter是一個(gè)dict子類，主要是用來對(duì)你訪問的對(duì)象的頻率進(jìn)行計(jì)數(shù)。
常用方法：
elements()：返回一個(gè)迭代器，每個(gè)元素重復(fù)計(jì)算的個(gè)數(shù)，如果一個(gè)元素的計(jì)數(shù)小于1,就會(huì)被忽略。
most_common([n])：返回一個(gè)列表，提供n個(gè)訪問頻率最高的元素和計(jì)數(shù)
subtract([iterable-or-mapping])：從迭代對(duì)象中減去元素，輸入輸出可以是0或者負(fù)數(shù)，不同于減號(hào) - 的作用
update([iterable-or-mapping])：從迭代對(duì)象計(jì)數(shù)元素或者從另一個(gè) 映射對(duì)象 (或計(jì)數(shù)器) 添加。
舉例：
# 統(tǒng)計(jì)字符出現(xiàn)的次數(shù)
>>> import collections
>>> collections.Counter('hello world')
Counter({'l': 3, 'o': 2, 'h': 1, 'e': 1, ' ': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1})
# 統(tǒng)計(jì)單詞數(shù)
>>> collections.Counter('hello world hello world hello nihao'.split())
Counter({'hello': 3, 'world': 2, 'nihao': 1})常用的方法：
>>> c = collections.Counter('hello world hello world hello nihao'.split())
>>> c
Counter({'hello': 3, 'world': 2, 'nihao': 1})
# 獲取指定對(duì)象的訪問次數(shù)，也可以使用get()方法
>>> c['hello']
3
>>> c = collections.Counter('hello world hello world hello nihao'.split())
# 查看元素
>>> list(c.elements())
['hello', 'hello', 'hello', 'world', 'world', 'nihao']
# 追加對(duì)象，或者使用c.update(d)
>>> c = collections.Counter('hello world hello world hello nihao'.split())
>>> d = collections.Counter('hello world'.split())
>>> c
Counter({'hello': 3, 'world': 2, 'nihao': 1})
>>> d
Counter({'hello': 1, 'world': 1})
>>> c + d
Counter({'hello': 4, 'world': 3, 'nihao': 1})
# 減少對(duì)象，或者使用c.subtract(d)
>>> c - d
Counter({'hello': 2, 'world': 1, 'nihao': 1})
# 清除
>>> c.clear()
>>> c
Counter()到此，關(guān)于“Python計(jì)數(shù)器collections.Counter怎么使用”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！
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