一個計數器工具提供快速且方便的計數，Counter是一個dict的子類，用於計數可雜湊物件。它是一個集合，元素像字典鍵(key)一樣存儲，它們的計數存儲為值。計數可以是任何整數值，包括0和負數，Counter類別有點像其他語言中的bags或multisets。簡單說，就是可以統計計數，來幾個例子看看就很清楚了。
舉例：
#计算top10的单词
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)]
#计算列表中单词的个数
cnt = Counter()
for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']:
cnt[word] += 1
cnt
Counter({'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1})
#上述这样计算有点嘛，下面的方法更简单，直接计算就行
L = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']
Counter(L)
Counter({'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1}元素從一個iterable 被計數或從其他的mapping (or counter)初始化：
from collections import Counter
#字符串计数
Counter('gallahad')
Counter({'g': 1, 'a': 3, 'l': 2, 'h': 1, 'd': 1})
#字典计数
Counter({'red': 4, 'blue': 2})
Counter({'red': 4, 'blue': 2})
#计数
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 對列表/字串作用
下面是兩種使用方法，一種是直接使用，一種是實例化以後使用，如果要頻繁呼叫的話，顯然後一種更簡潔，因為可以方便地呼叫Counter內的各種方法，對於其他可迭代序列也是一樣的套路。
#首先引入该方法
from collections import Counter
#对列表作用
list_01 = [1,9,9,5,0,8,0,9] #GNZ48-陈珂生日
print(Counter(list_01)) #Counter({9: 3, 0: 2, 1: 1, 5: 1, 8: 1})
#对字符串作用
temp = Counter('abcdeabcdabcaba')
print(temp) #Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
#以上其实是两种使用方法，一种是直接用，一种是实例化以后使用,如果要频繁调用的话，显然后一种更简洁1.2 輸出結果
#查看类型
print( type(temp) ) #<class 'collections.Counter'>
#转换为字典后输出
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
顯然這個方法比轉換為字典後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，傳回一個列表，其中包含n個最常見的元素及出現次數，依常見程度由高到低排序。如果n 被省略或為None，most_common() 將傳回計數器中的所有元素，計數值相等的元素按首次出現的順序排序，經常用來計算top詞頻的詞語：
#求序列中出现次数最多的元素 from collections import Counter list_01 = [1,9,9,5,0,8,0,9] temp = Counter(list_01) #统计出现次数最多的一个元素 print(temp.most_common(1)) #[(9, 3)] 元素“9”出现3次。 print(temp.most_common(2)) #[(9, 3), (0, 2)] 统计出现次数最多个两个元素 #没有指定个数，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：傳回一個迭代器，其中每個元素將重複出現計數值指定次。元素會依照首次出現的順序傳回。如果一個元素的計數值小於1，elements() 將會忽略它。
範例：
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> #尝试转换为list print(list(c.elements())) #['A', 'A', 'C', 'C', 'C', 'C', 'B', 'B'] #或者这种方式 print(sorted(c.elements())) #['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C'] #这里与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']
官方文件範例：
# 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#從迭代物件或映射物件減去元素，輸入和輸出都可以是0或負數。
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})
#减去一个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})這裡的計數可以減到零一下，可以包含零和負數：
subtract_test02 = Counter("which")
subtract_test02.subtract("witch") #从另一个迭代序列中减去元素
subtract_test02.subtract(Counter("watch")) #^……
#查看结果
print( subtract_test02["h"] ) # 0 ,whirch 中两个，减去witch中一个，减去watch中一个，剩0个
print( subtract_test02["w"] ) #-1通常字典方法都可用於Counter對象，除了有兩種方法運作方式與字典並不相同。
fromkeys(iterable)：這個類別方法沒有在Counter中實作。
update([iterable-or-mapping])：從迭代物件計數元素或從另一個映射物件 (或計數器) 添加，元素個數是加上。另外迭代物件應該是序列元素，而不是一個 (key, value) 對。
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
這個功能非常強大，提供了幾個數學操作，可以結合Counter 對象，以生產multisets (計數器中大於0的元素）。加和減，結合計數器，透過加上或減去元素的相應計數。交集和並集傳回對應計數的最小或最大值。每個操作都可以接受帶符號的計數，但是輸出會忽略掉結果為零或小於零的計數。
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})單目加與減（一元運算子）意思是從空計數器加或減去，相當於給計數值乘以正值或負值，同樣輸出會忽略掉結果為零或小於零的計數:
c = Counter(a=2, b=-4)
+c
Counter({'a': 2})
-c
Counter({'b': 4})寫一個計算文字相似的演算法，加權相似：
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 = '定位手机定位汽车定位GPS定位人定位位置查询'
str_1 = '导航定位手机定位汽车定位GPS定位人定位位置查询'
str_sim(str_0,str_1,5)
0.75from 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') #查询具体某个元素的个数 print(c["A"]) #1
for 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”增加了一个，新增了两个“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dict子類，主要是用來對你訪問的物件的頻率進行計數。
常用方法：
elements()：傳回一個迭代器，每個元素重複計算的個數，如果一個元素的計數小於1,就會被忽略。
most_common([n])：傳回一個列表，提供n個訪問頻率最高的元素和計數
subtract([iterable-or-mapping])：從迭代物件中減去元素，輸入輸出可以是0或負數，不同於減號- 的作用
update ([iterable-or-mapping])：從迭代物件計數元素或從另一個映射物件(或計數器) 新增。
範例：
# 统计字符出现的次数
>>> import collections
>>> collections.Counter('hello world')
Counter({'l': 3, 'o': 2, 'h': 1, 'e': 1, ' ': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1})
# 统计单词数
>>> 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})
# 获取指定对象的访问次数，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']
# 追加对象，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})
# 减少对象，或者使用c.subtract(d)
>>> c - d
Counter({'hello': 2, 'world': 1, 'nihao': 1})
# 清除
>>> c.clear()
>>> c
Counter()以上是Python 計數器：如何使用 collections.Counter？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
