


Elementhäufigkeit in einer ungeordneten Liste zählen
Bei einer ungeordneten Werteliste ist die Bestimmung der Häufigkeit jedes Elements eine häufige Programmieraufgabe. In dieser Anleitung wird erläutert, wie Sie dies mit dem Modul „collections.Counter“ in Python erreichen.
Lösung mit „collections.Counter“
In Python 2.7 oder höher bietet das Modul „collections.Counter“ eine effiziente Möglichkeit zum Zählen Elementvorkommen. Indem Sie Ihre Liste einfach als Argument an den Counter-Konstruktor übergeben, können Sie ein wörterbuchähnliches Objekt erhalten, das jedes eindeutige Element seiner Anzahl zuordnet.
import collections a = [5, 1, 2, 2, 4, 3, 1, 2, 3, 1, 1, 5, 2] counter = collections.Counter(a)
Jetzt können Sie das Counter-Objekt verwenden, um das abzurufen Häufigkeit jedes Elements. Hier sind ein paar gängige Operationen:
- Zählungen als Liste abrufen:Verwenden Sie counter.values(), um eine Liste von Zählungen abzurufen.
- Eindeutige Elemente als Liste abrufen: Verwenden Sie counter.keys(), um eine Liste eindeutiger Elemente zu erhalten Elemente.
- Die häufigsten Elemente abrufen:Verwenden Sie counter.most_common(n), um eine Liste der n häufigsten Elemente zu erhalten.
- Besorgen Sie sich ein Wörterbuch of counts:Verwenden Sie dict(counter), um den Counter in ein reguläres Wörterbuch umzuwandeln.
- Get zählt in sortierter Reihenfolge:Verwenden Sie Listenverständnis und sortiert(counter.keys()), um eine Liste von Zählungen in derselben Reihenfolge wie die ursprüngliche Liste zu erhalten.
[counter[x] for x in sorted(counter.keys())]
Überlegungen zur Kompatibilität
Wenn Sie Python 2.6 oder älter verwenden, müssen Sie die online verfügbare Counter-Implementierung herunterladen und installieren.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Elementhäufigkeiten in einer Python-Liste effizient zählen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Tomgelistsinpython, Youcanusethe-Operator, ExtendMethod, ListCompredesion, Oritertools.chain, jeweils mitSpezifizierungen: 1) Der OperatorissimpleButlessEfficienceforlargelists; 2) Extendismory-Effizienzbutmodifiestheoriginallist;

In Python 3 können zwei Listen mit einer Vielzahl von Methoden verbunden werden: 1) Verwenden Sie den Bediener, der für kleine Listen geeignet ist, jedoch für große Listen ineffizient ist. 2) Verwenden Sie die Erweiterungsmethode, die für große Listen geeignet ist, mit hoher Speicher -Effizienz, jedoch die ursprüngliche Liste. 3) Verwenden Sie * Operator, der für das Zusammenführen mehrerer Listen geeignet ist, ohne die ursprüngliche Liste zu ändern. 4) Verwenden Sie iTertools.chain, das für große Datensätze mit hoher Speicher -Effizienz geeignet ist.

Die Verwendung der join () -Methode ist die effizienteste Möglichkeit, Zeichenfolgen aus Listen in Python zu verbinden. 1) Verwenden Sie die join () -Methode, um effizient und leicht zu lesen. 2) Der Zyklus verwendet die Bediener für große Listen ineffizient. 3) Die Kombination aus Listenverständnis und Join () eignet sich für Szenarien, die Konvertierung erfordern. 4) Die Verringerung () -Methode ist für andere Arten von Reduktionen geeignet, ist jedoch für die String -Verkettung ineffizient. Der vollständige Satz endet.

PythonexexecutionStheProcessOfTransformingPythonCodeIntoexexexecleableInstructions.1) ThePythonvirtualmachine (PVM) Ausführungen

Zu den wichtigsten Merkmalen von Python gehören: 1. Die Syntax ist prägnant und leicht zu verstehen, für Anfänger geeignet; 2. Dynamisches Typsystem, Verbesserung der Entwicklungsgeschwindigkeit; 3. Reiche Standardbibliothek, Unterstützung mehrerer Aufgaben; 4. Starke Gemeinschaft und Ökosystem, die umfassende Unterstützung leisten; 5. Interpretation, geeignet für Skript- und Schnellprototypen; 6. Support für Multi-Paradigma, geeignet für verschiedene Programmierstile.

Python ist eine interpretierte Sprache, enthält aber auch den Zusammenstellungsprozess. 1) Python -Code wird zuerst in Bytecode zusammengestellt. 2) Bytecode wird von Python Virtual Machine interpretiert und ausgeführt. 3) Dieser Hybridmechanismus macht Python sowohl flexibel als auch effizient, aber nicht so schnell wie eine vollständig kompilierte Sprache.

UseaforloopwheniteratoverasequenceOrforaPecificNumberoftimes; UseaWhileloopWencontiningUntilAconDitionisMet.ForloopsardealForknown -Sequencies, während whileloopSuituationen mithungeterminediterationen.

PythonloopscanleadtoErors-ähnliche Finanzeloops, ModificingListsDuringiteration, Off-by-Oneerrors, Zero-Indexingissues und Nestroxinefficiens.toavoidthese: 1) Verwenden Sie


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