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Python計數器collections.Counter怎么使用

發布時間:2023-03-07 14:13:06 來源:億速云 閱讀:114 作者:iii 欄目:開發技術

這篇文章主要介紹“Python計數器collections.Counter怎么使用”,在日常操作中,相信很多人在Python計數器collections.Counter怎么使用問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”Python計數器collections.Counter怎么使用”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!

    一. 介紹

    一個計數器工具提供快速和方便的計數,Counter是一個dict的子類,用于計數可哈希對象。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,來幾個例子看看就清楚了。
    舉例:

    #計算top10的單詞
    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)] 
    
    
    #計算列表中單詞的個數
    cnt = Counter()
    for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']:
        cnt[word] += 1
    cnt
    Counter({'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1})
    
    
    #上述這樣計算有點嘛,下面的方法更簡單,直接計算就行
    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
    
    #字符串計數
    Counter('gallahad') 
    Counter({'g': 1, 'a': 3, 'l': 2, 'h': 1, 'd': 1})
    
    #字典計數
    Counter({'red': 4, 'blue': 2})  
    Counter({'red': 4, 'blue': 2})
    
    #計數
    Counter(cats=4, dogs=8)
    Counter({'cats': 4, 'dogs': 8})
    
    Counter(['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue'])
    Counter({'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1})

    二. 基本操作

    1. 統計“可迭代序列”中每個元素的出現的次數

    1.1 對列表/字符串作用

    下面是兩種使用方法,一種是直接使用,一種是實例化以后使用,如果要頻繁調用的話,顯然后一種更簡潔 ,因為可以方便地調用Counter內的各種方法,對于其他可迭代序列也是一樣的套路。

    #首先引入該方法
    from collections import Counter
    #對列表作用
    list_01 = [1,9,9,5,0,8,0,9]  #GNZ48-陳珂生日
    print(Counter(list_01))  #Counter({9: 3, 0: 2, 1: 1, 5: 1, 8: 1})
     
    #對字符串作用
    temp = Counter('abcdeabcdabcaba')
    print(temp)  #Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
    #以上其實是兩種使用方法,一種是直接用,一種是實例化以后使用,如果要頻繁調用的話,顯然后一種更簡潔

    1.2 輸出結果

    #查看類型
    print( type(temp) ) #<class 'collections.Counter'>
     
    #轉換為字典后輸出
    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后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)
    """

    2. most_common()統計出現次數最多的元素

    利用most_common()方法,返回一個列表,其中包含n個最常見的元素及出現次數,按常見程度由高到低排序。 如果 n 被省略或為None,most_common() 將返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:

    #求序列中出現次數最多的元素
     
    from collections import Counter
     
    list_01 = [1,9,9,5,0,8,0,9]
    temp = Counter(list_01)
     
    #統計出現次數最多的一個元素
    print(temp.most_common(1))   #[(9, 3)]  元素“9”出現3次。
    print(temp.most_common(2)) #[(9, 3), (0, 2)]  統計出現次數最多個兩個元素
     
    #沒有指定個數,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)]

    3. elements() 和 sort()方法

    描述:返回一個迭代器,其中每個元素將重復出現計數值所指定次。 元素會按首次出現的順序返回。 如果一個元素的計數值小于1,elements() 將會忽略它。
    舉例:

    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>
     
    #嘗試轉換為list
    print(list(c.elements())) #['A', 'A', 'C', 'C', 'C', 'C', 'B', 'B']
     
    #或者這種方式
    print(sorted(c.elements()))  #['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']
     
    #這里與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']

    官方文檔例子:

    # 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

    4. subtract()減操作:輸出不會忽略掉結果為零或者小于零的計數

    從迭代對象或映射對象減去元素,輸入和輸出都可以是0或者負數。

    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})
    
    #減去一個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})

    這里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")  #從另一個迭代序列中減去元素
    subtract_test02.subtract(Counter("watch"))  #^……
     
    #查看結果
    print( subtract_test02["h"] )  # 0 ,whirch 中兩個,減去witch中一個,減去watch中一個,剩0個
    print( subtract_test02["w"] )  #-1

    5. 字典方法

    通常字典方法都可用于Counter對象,除了有兩個方法工作方式與字典并不相同。

    • fromkeys(iterable):這個類方法沒有在Counter中實現。

    • update([iterable-or-mapping]):從迭代對象計數元素或者從另一個映射對象 (或計數器) 添加,元素個數是加上。另外迭代對象應該是序列元素,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

    6. 數學操作

    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 (計數器中大于0的元素)。 加和減,結合計數器,通過加上或者減去元素的相應計數。交集和并集返回相應計數的最小或最大值。每種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者小于零的計數。

    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})

    單目加和減(一元操作符)意思是從空計數器加或者減去,相當于給計數值乘以正值或負值,同樣輸出會忽略掉結果為零或者小于零的計數:

    c = Counter(a=2, b=-4)
    +c
    Counter({'a': 2})
    -c
    Counter({'b': 4})

    寫一個計算文本相似的算法,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 = '定位手機定位汽車定位GPS定位人定位位置查詢'         
    str_1 = '導航定位手機定位汽車定位GPS定位人定位位置查詢'         
    
    str_sim(str_0,str_1,5)    
    0.75

    7. 計算元素總數、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])

    8. 查詢單元素結果

    from collections import Counter
    c = Counter('ABBCC')
    #查詢具體某個元素的個數
    print(c["A"])  #1

    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”增加了一個,新增了兩個“D”

    10. 刪除(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)]

    11. 更新 update()

    d = Counter("CCDD")
    c.update(d)
    print(c.most_common())  #[('B', 2), ('A', 2), ('C', 2), ('D', 2)]

    12. 清除 clear()

    c.clear()
    print(c)  #Counter()

    三. 總結

    Counter是一個dict子類,主要是用來對你訪問的對象的頻率進行計數。

    常用方法:

    • elements():返回一個迭代器,每個元素重復計算的個數,如果一個元素的計數小于1,就會被忽略。

    • most_common([n]):返回一個列表,提供n個訪問頻率最高的元素和計數

    • subtract([iterable-or-mapping]):從迭代對象中減去元素,輸入輸出可以是0或者負數,不同于減號 - 的作用

    • update([iterable-or-mapping]):從迭代對象計數元素或者從另一個 映射對象 (或計數器) 添加。

    舉例:

    # 統計字符出現的次數
    >>> import collections
    >>> collections.Counter('hello world')
    Counter({'l': 3, 'o': 2, 'h': 1, 'e': 1, ' ': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1})
    # 統計單詞數
    >>> 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})
    # 獲取指定對象的訪問次數,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']
    # 追加對象,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})
    # 減少對象,或者使用c.subtract(d)
    >>> c - d
    Counter({'hello': 2, 'world': 1, 'nihao': 1})
    # 清除
    >>> c.clear()
    >>> c
    Counter()

    到此,關于“Python計數器collections.Counter怎么使用”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!

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