Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > python统计序列中元素的方法

python统计序列中元素的方法

小云云
Lepaskan: 2018-03-29 13:55:40
asal
1659 orang telah melayarinya

本文主要为大家详细介绍了python如何统计序列中的元素,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下,希望能帮助到大家。

问题1:

       随机数列[12,5,8,7,8,9,4,8,5,...] 中出现次数最高的3个元素,他们出现的次数

问题2:

       对某英文文章的单词,进行词频统计,找出出现次数最搞得10个单词,他们出现的次数是多少?

上面问题都是以字典的形式保存结果

如何解决问题1?

方法1:

#!/usr/bin/python3
 
from random import randint
 
 
def count_seq(data):
   
  # 初始化统计结果字典,data中的key作为结果字典的key,0作为每个key的初始值
  result_c = dict.fromkeys(data, 0)
   
  # 循环data,对字典中中碰到的值进行 +1 ,循环完成后就是结果
  for x in data:
    result_c[x] += 1
  return result_c
 
if __name__ == '__main__':
  # 生成20个随机数
  data = [randint(0, 20) for _ in range(20)]
  print(data)
   
  # 结果
  result_c = count_seq(data)
  for i in result_c:
    print(i, result_c[i])
Salin selepas log masuk

方法2:

使用 collections下Counter对象

#!/usr/bin/python3
 
from random import randint
from collections import Counter
 
 
def count_seq(data):
   
  # 创建Counter对象,并把打他传递进去
  median_c = Counter(data)
   
  # 返回统计最大的3个数
  return median_c.most_common(3)
 
if __name__ == '__main__':
  # 生成20个随机数
  data = [randint(0, 20) for _ in range(20)]
  print(data)
   
  # 结果
  result_c = count_seq(data)
  print(result_c, dict(result_c))
Salin selepas log masuk

问题2如何解决?

import re
from collections import Counter
 
 
def count_words():
  # 读取文件
  with open('english_article', 'r', encoding='utf-8') as data:
    print()
    # 文件单词分割
    data_list = re.split('\W+', data.read())
  # 单词统计
  words = Counter(data_list)
  # 取单词统计最大的10个值
  return words.most_common(10)
 
if __name__ == '__main__':
  result = count_words()
  print(result)
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci python统计序列中元素的方法. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan