问题3：如何统计序列中元素的出现频度

问题3：如何统计序列中元素的出现频度

 

例1：从随机列表中，找到找到出现次数最高的3个元素，及出现次数

方法一：

from random import randint

date = [randint(0, 20) for _ in range(100)]

c = dict.fromkeys(date, 0)

for x in date:

c[x] += 1

c2 = sorted(c.items(), key = lambda k:k[1])

c3 = c2[len(c2)-3:]

print(c3)

1. date = [randint(0, 20) for _ in range(100)]：在0~20间，随机生产一个长度100的列表；
2. dict.fromkeys(date, 0)：以列表的值(不重复使用)做key，以0做值，生产字典；
3. for x in date:
   c[x] += 1：统计随机list中各元素数量；
4. c2 = sorted(c.items(), key = lambda k:k[1])：对统计的元素数量进行排序，以[(key，value)]形式；
5. c3 = c2[len(c2)-3:]：返回最后3组数据，为目标结果；

方法二：使用collections下的Counter对象

from collections import Counter

from random import randint

date = [randint(0, 20) for _ in range(100)]

c1 = Counter(date)

c2 = c1.most_common(3)

print(c2)

1. Counter(date)：直接得到date中元素种类和数量，Counter({0: 7, 14: 7, 15: 7, 17: 7, 13: 6, 11: 6, 12: 5, 6: 5, 8: 5, 9: 5, 20: 4, 16: 4, 1: 4, 19: 4, 7: 4, 3: 4, 2: 4, 18: 3, 5: 3, 4: 3, 10: 3})
2. c1.most_common(3)，返回出现频率最多的3组数据；

例2：统计一片英文文章中，出现频度最高的10个单词，及出现次数

import re

txt = open('文件x').read()

c = Counter(re.split('W+', txt))

c1 = c.most_common(10)

print(c1)

1. txt = open('文件x').read()：打开文件x；
2. Counter(re.split('W+', txt))：对txt数据进行分割后，得到一个list，并将list内元素种类和数量进行统计；
3. c.most_common(10)：将字典c1内数量最多的10个元素；