Python實作找出序列中出現次數最多的元素
1、需求
我們有一個元素序列,想知道在序列中出現次數最多的元素是什麼?2、解決方案
collections模組中國的Counter類別正是為此類問題而設計的。它甚至有一個非常方便的most_common()方法可以告訴我們答案。可以給Counter物件任何可哈希的物件序列作為輸入。
實例:假設一個列表,其中有一些列的單字,我們想找出哪些單字出現的最頻繁:
from collections import Counter words=[ 'a','b','c','d','e','f', 'a','b','c','d','e','f', 'a','b','c', 'a','b', 'a' ] #利用Counter统计每个元素出现的个数 words_counts=Counter(words) #出现次数最多的3个元素 top_three=words_counts.most_common(3) #返回元素和出现次数 print(top_three) #Counter底层是一个字典,可以在元素和他们出现的次数之间做映射,例如: #输出元素【f】出现的次数 print(words_counts['f']) #如果想手动增加计数个数,只需要简单的自增 words_counts['f']+=1 print(words_counts['f']) #如果想手动增加计数个数,还可以使用update()方法: #只针对元素【f】增加一次计数 words_counts.update('f') print(words_counts['f']) #为所有计数增加一次 morewords=[ 'a','b','c','d','e','f' ] words_counts.update(morewords) print(words_counts['f'])
運行結果:
[('a', 5), ('b', 4), ('c', 3)] 2 3 4 5
-
Counter物件另一個不為人知的特性,那就是他們可以輕鬆地與各種數學運算運算結合起來使用。
from collections import Counter words1=[ 'a','b','c','d','e','f', 'a','b','c','d','e','f', 'a','b','c', 'a','b', 'a' ] words2=[ 'a','b','c','d','e','f', 'a','b','c', 'a','b', 'a' ] one=Counter(words1) two=Counter(words2) print(one) print(two) three=one+two print(three) four=one-two print(four)
執行結果:
Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 2, 'f': 2}) Counter({'a': 4, 'b': 3, 'c': 2, 'd': 1, 'e': 1, 'f': 1}) Counter({'a': 9, 'b': 7, 'c': 5, 'd': 3, 'e': 3, 'f': 3}) Counter({'a': 1, 'b': 1, 'c': 1, 'd': 1, 'e': 1, 'f': 1})
以上是Python實作找出序列中出現次數最多的元素的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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PHP主要是過程式編程,但也支持面向對象編程(OOP);Python支持多種範式,包括OOP、函數式和過程式編程。 PHP適合web開發,Python適用於多種應用,如數據分析和機器學習。

PHP適合網頁開發和快速原型開發,Python適用於數據科學和機器學習。 1.PHP用於動態網頁開發,語法簡單,適合快速開發。 2.Python語法簡潔,適用於多領域,庫生態系統強大。

PHP起源於1994年,由RasmusLerdorf開發,最初用於跟踪網站訪問者,逐漸演變為服務器端腳本語言,廣泛應用於網頁開發。 Python由GuidovanRossum於1980年代末開發,1991年首次發布,強調代碼可讀性和簡潔性,適用於科學計算、數據分析等領域。

Golang在性能和可擴展性方面優於Python。 1)Golang的編譯型特性和高效並發模型使其在高並發場景下表現出色。 2)Python作為解釋型語言,執行速度較慢,但通過工具如Cython可優化性能。

Golang和Python各有优势:Golang适合高性能和并发编程,Python适用于数据科学和Web开发。Golang以其并发模型和高效性能著称,Python则以简洁语法和丰富库生态系统著称。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和JavaScript在開發環境上的選擇都很重要。 1)Python的開發環境包括PyCharm、JupyterNotebook和Anaconda,適合數據科學和快速原型開發。 2)JavaScript的開發環境包括Node.js、VSCode和Webpack,適用於前端和後端開發。根據項目需求選擇合適的工具可以提高開發效率和項目成功率。
