Python统计可散列的对象之容器Counter详解

一、初始化Counter

Counter支持3种形式的初始化,比如提供一个数组,一个字典,或单独键值对“=”式赋值。具体初始化的代码如下所示:

import collections

a = collections.Counter(['a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c'])
b = collections.Counter({"a": 2, "b": 3, "c": 1})
c = collections.Counter(a=2, b=3, c=1)
print(a)
print(b)
print(c)

运行之后,效果如下:

这种是直接通过构造函数进行填充。当然,我们还可以直接构造一个空Counter,然后通过update()函数进行填充。

import collections

a = collections.Counter()
a.update(['a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c'])
print(a)

运行效果和上面的a一样,这里就不上图了,感兴趣的读者自己测试运行。

二、遍历Counter

通过上面初始化以及更新,我们Counter容器中存在了很多的值。因为输出的是字典的形式,所以我们可以直接通过字典的方式进行访问。

import collections

a = collections.Counter()
a.update(['a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c'])

for key in 'abcde':
    print(key, "=", a[key])

运行之后,效果如下:

可以看到容器Counter,可以输出空值不报错。因为当我们没有找到某个值时,其默认计数为0。

三、elements()

当然,如果你想实现那种输出没有0值的遍历。可以使用elements()迭代器。具体代码如下:

import collections

a = collections.Counter()
a.update('caabbbc')
print(list(a.elements()))

运行之后,效果如下:

需要注意的是,elements()虽然去除了0值,但并不能保证遍历顺序。

四、most_common

most_common()函数可以生成一个序列,统计包含n个最长遇到的输入值以及相应的计数。这里,我们来实现统计一个文档中,字母出现的个数。具体代码如下:

import collections

c = collections.Counter()
with open('英文文档.txt', 'rt') as f:
    for line in f:
        c.update(line.rstrip().lower())
for letter, count in c.most_common(5):
    print("{}:{}".format(letter, count))

运行之后,效果如下:

这里统计的英文文档中,空格最多,达到了658个。其他的一次都是前几最多的个数。这样我们可以通过Counter生成一个英文文档中字母的频度分布,在自然语言的处理当中。就可以完美的结合起来进行统计使用。

五、算数操作

Counter容器不仅可以统计频度的分布。还可以进行一些算数运算。比如将两个Counter容器进行相加进行统计,亦或者相减也行。具体操作如下:

import collections

c1 = collections.Counter('abcbcabds')
c2 = collections.Counter('abcbcabds')
print("原始值:")
print(c1)
print(c2)
print("算数运算后:")
print(c1 + c2)
print(c1 - c2)
print(c1 & c2)
print(c1 | c2)

运行之后,效果如下:

到此这篇关于Python统计可散列的对象之容器Counter详解的文章就介绍到这了,更多相关Python容器Counter内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Docker构建python Flask+ nginx+uwsgi容器

    安装Nginx 首先拉下centos镜像docker pull centos 我们安装最新的nginx1.19版本:下载地址 将centos镜像运行起来并进入: docker run --name ver -d -p 8051:80 -it nginx_start 将nginx-1.19.0.tar.gz这个包放入容器里面: docker cp nginx-1.19.0.tar.gz 10e87af84c05:/root(10e87af84c05为centos容器id) 安装nginx前先装一些

  • python函数enumerate,operator和Counter使用技巧实例小结

    本文实例讲述了python函数enumerate,operator和Counter使用技巧.分享给大家供大家参考,具体如下: 最近看人家的代码,发现了很多python内置的函数和数据结构,可以大大减少我们的代码量(而且人家是优化过的).python以简洁和强大的库著称,要是什么都自己写的话,太不python了.这里介绍常用的能大大提高我们生活幸福度的小技巧: enumerate() 这个函数主要用于既要遍历元素又要记下索引.通常我们都会这样写(不能再笨拙了): for i in range(0,

  • python3+PyQt5实现自定义窗口部件Counters

    本文通过Python3+PyQt5实现自定义部件–Counters自定 窗口部件.这个窗口是3*3的网格.本文有两个例子如下: /home/yrd/eric_workspace/chap11/counters.py. /home/yrd/eric_workspace/chap11/counters_dnd.py 第二个例子在第一个例子的基础上实现能通过鼠标拖拽球到不同的网格中. /home/yrd/eric_workspace/chap11/counters.py #!/usr/bin/env

  • 浅谈python中统计计数的几种方法和Counter详解

    1) 使用字典dict() 循环遍历出一个可迭代对象中的元素,如果字典没有该元素,那么就让该元素作为字典的键,并将该键赋值为1,如果存在就将该元素对应的值加1. lists = ['a','a','b',5,6,7,5] count_dict = dict() for item in lists: if item in count_dict: count_dict[item] += 1 else: count_dict[item] = 1 2) 使用defaultdict() defaultdi

  • Python中使用Counter进行字典创建以及key数量统计的方法

    这里的Counter是指collections中的Counter,通过Counter可以实现字典的创建以及字典key出现频次的统计.然而,使用的时候还是有一点需要注意的小事项. 使用Counter创建字典通常有4种方式.其中,第一种方式是不带任何参数创建一个空的字典.剩下的三种分别在下面通过简单的代码进行演示. 创建方法2示范代码: need python.' cell1 =(2,2,3,5,5,4,3,2,1,1,2,3,3,2,2) list1 =[2,2,3,5,5,4,3,2,1,1,2

  • 详解Python 中的容器 collections

    写在之前 我们都知道 Python 中内置了许多标准的数据结构,比如列表,元组,字典等.与此同时标准库还提供了一些额外的数据结构,我们可以基于它们创建所需的新数据结构. Python 附带了一个「容器」模块 collections,它包含了很多的容器数据类型,今天我们来讨论其中几个常用的容器数据类型,掌握了这几个可以减少我们重复造轮子所带来的烦扰. namedtuple 相信你已经熟悉了元组.一个元组相当于一个不可变的列表,你可以存储一个数据的序列.这里要说的 namedtuple(命名元组)和

  • Python中Collections模块的Counter容器类使用教程

    1.collections模块 collections模块自Python 2.4版本开始被引入,包含了dict.set.list.tuple以外的一些特殊的容器类型,分别是: OrderedDict类:排序字典,是字典的子类.引入自2.7. namedtuple()函数:命名元组,是一个工厂函数.引入自2.6. Counter类:为hashable对象计数,是字典的子类.引入自2.7. deque:双向队列.引入自2.4. defaultdict:使用工厂函数创建字典,使不用考虑缺失的字典键.引

  • Python容器类型公共方法总结

    以下公共方法支持列表,元组,字典,字符串. 内置函数 Python 包含了以下内置函数: 函数 描述 备注 len(item) 计算容器中元素个数 del(item) 删除变量 del 有两种方式 max(item) 返回容器中元素最大值 如果是字典,只针对 key 比较 min(item) 返回容器中元素最小值 如果是字典,只针对 key 比较 注意: 字符串比较符合以下规则: "0" < "A" < "a" 切片 切片使用索引值来

  • python Matplotlib数据可视化(2):详解三大容器对象与常用设置

    上一篇博客中说到,matplotlib中所有画图元素(artist)分为两类:基本型和容器型.容器型元素包括三种:figure.axes.axis.一次画图的必经流程就是先创建好figure实例,接着由figure去创建一个或者多个axes,然后通过axes实例调用各种方法来添加各种基本型元素,最后通过axes实例本身的各种方法亦或者通过axes获取axis实例实现对各种元素的细节操控. 本篇博客继续上一节的内容,展开介绍三大容器元素创建即通过三大容器可以完成的常用设置. 1 figure 1.

  • Python魔法方法 容器部方法详解

    这篇文章主要介绍了Python魔法方法 容器部方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 为了加深印象,也为了以后能够更好的回忆,还是记录一下. 序列(类似集合,列表,字符串),映射(类似字典)基本上是元素的集合,要实现他们的基本行为(协议),不可变对象需要两个协议,可变对象需要4个协议. __len__(self):返回元素的数量,(为不可变对象需要的协议之一)=====> len __iter__返回一个迭代器,具有了__nex

  • 简单掌握Python的Collections模块中counter结构的用法

    counter 是一种特殊的字典,主要方便用来计数,key 是要计数的 item,value 保存的是个数. from collections import Counter >>> c = Counter('hello,world') Counter({'l': 3, 'o': 2, 'e': 1, 'd': 1, 'h': 1, ',': 1, 'r': 1, 'w': 1}) 初始化可以传入三种类型的参数:字典,其他 iterable 的数据类型,还有命名的参数对. | __init

随机推荐