一. 介绍
一个计数器工具提供快速和方便的计数，Counter是一个dict的子类，用于计数可哈希对象。它是一个集合，元素像字典键(key)一样存储，它们的计数存储为值。计数可以是任何整数值，包括0和负数，Counter类有点像其他语言中的bags或multisets。简单说，就是可以统计计数，来几个例子看看就清楚了。
举例：
#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}登录后复制
元素从一个iterable 被计数或从其他的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})登录后复制
二. 基本操作
1. 统计“可迭代序列”中每个元素的出现的次数
1.1 对列表/字符串作用
下面是两种使用方法，一种是直接使用，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 ，因为可以方便地调用Counter内的各种方法，对于其他可迭代序列也是一样的套路。
#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，显然后一种更简洁登录后复制
1.2 输出结果
#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)
"""登录后复制
1.3 用自带的items()方法输出
显然这个方法比转换为字典后再输出的方法更为方便：
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)
"""登录后复制
2. most_common()统计出现次数最多的元素
利用most_common()方法，返回一个列表，其中包含n个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序。 如果 n 被省略或为None，most_common() 将返回计数器中的所有元素，计数值相等的元素按首次出现的顺序排序，经常用来计算top词频的词语：
#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)]
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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)]
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3. elements() 和 sort()方法
描述：返回一个迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定次。 元素会按首次出现的顺序返回。 如果一个元素的计数值小于1，elements() 将会忽略它。
举例：
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']
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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']
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官方文档例子：
# 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登录后复制
4. subtract()减操作：输出不会忽略掉结果为零或者小于零的计数
从迭代对象或映射对象减去元素，输入和输出都可以是0或者负数。
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}登录后复制
subtract_test01 = Counter("AAB")
subtract_test01.subtract("BCC")
print(subtract_test01) #Counter({'A': 2, 'B': 0, 'C': -2})登录后复制
这里的计数可以减到零一下，可以包含零和负数：
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登录后复制
5. 字典方法
通常字典方法都可用于Counter对象，除了有两个方法工作方式与字典并不相同。
fromkeys(iterable)：这个类方法没有在Counter中实现。
update([iterable-or-mapping])：从迭代对象计数元素或者从另一个映射对象 (或计数器) 添加，元素个数是加上。另外迭代对象应该是序列元素，而不是一个 (key, value) 对。
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
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6. 数学操作
这个功能非常强大，提供了几个数学操作，可以结合 Counter 对象，以生产 multisets (计数器中大于0的元素）。 加和减，结合计数器，通过加上或者减去元素的相应计数。交集和并集返回相应计数的最小或最大值。每种操作都可以接受带符号的计数，但是输出会忽略掉结果为零或者小于零的计数。
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})登录后复制
print(Counter('AAB') + Counter('BCC'))
#Counter({'B': 2, 'C': 2, 'A': 2})
print(Counter("AAB")-Counter("BCC"))
#Counter({'A': 2})登录后复制
与”和“或”操作:
print(Counter('AAB') & Counter('BBCC'))
#Counter({'B': 1})
print(Counter('AAB') | Counter('BBCC'))
#Counter({'A': 2, 'C': 2, 'B': 2})登录后复制
单目加和减（一元操作符）意思是从空计数器加或者减去，相当于给计数值乘以正值或负值，同样输出会忽略掉结果为零或者小于零的计数:
c = Counter(a=2, b=-4)
+c
Counter({'a': 2})
-c
Counter({'b': 4})登录后复制
写一个计算文本相似的算法，加权相似：
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)
0.75登录后复制
7. 计算元素总数、Keys() 和 Values()
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])
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8. 查询单元素结果
from collections import Counter
c = Counter('ABBCC')
#查询具体某个元素的个数
print(c["A"]) #1
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9. 添加
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”登录后复制
10. 删除（del）
del c["D"]
print(c.most_common()) #[('C', 2), ('A', 2), ('B', 2)]
del c["C"]
print(c.most_common()) #[('A', 2), ('B', 2)]
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11. 更新 update()
d = Counter("CCDD")
c.update(d)
print(c.most_common()) #[('B', 2), ('A', 2), ('C', 2), ('D', 2)]登录后复制
12. 清除 clear()
c.clear()
print(c) #Counter()
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三. 总结
Counter是一个dict子类，主要是用来对你访问的对象的频率进行计数。
常用方法：
elements()：返回一个迭代器，每个元素重复计算的个数，如果一个元素的计数小于1,就会被忽略。
most_common([n])：返回一个列表，提供n个访问频率最高的元素和计数
subtract([iterable-or-mapping])：从迭代对象中减去元素，输入输出可以是0或者负数，不同于减号 - 的作用
update([iterable-or-mapping])：从迭代对象计数元素或者从另一个 映射对象 (或计数器) 添加。
举例：
# 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})登录后复制
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()登录后复制
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