Как посчитать количество определенных элементов в списке python

Python: количество вхождений в списке

Метод python count() подсчитывает количество вхождений элемента в списке и возвращает найденое значение.

list.count(x)

Метод count() принимает один аргумент x, значение которое нужно найти. Данный метод возвращает количество вхождений элемента в список.

# объявление списка website_list = ['google.com','includehelp.com', 'linkedin.com', 'google.com'] # подсчет вхождений 'google.com' count = website_list.count('google.com') print('google.com found',count,'times.') # подсчет вхождений 'linkedin.com' count = website_list.count('linkedin.com') print('linkedin.com found',count,'times.')

google.com found 2 times. linkedin.com found 1 times.

Метод count() также работает с кортежем

# объявление кортежа sample_tuple = ((1,3), (2,4), (4,6)) # условные вхождения (1,2) count = sample_tuple.count((1,2)) print('(1,2) found',count,'times.') # условное вхождение (1,3) count = sample_tuple.count((1,3)) print('(1,3) found',count,'times.')

(1,2) found 0 times. (1,3) found 1 times.

Подсчет вхождений элемента в списке Python

В этом посте будет обсуждаться, как подсчитывать количество вхождений элемента в списке Python.

1. Использование count() функция

Чтобы получить общее количество вхождений элемента в списке, вы можете использовать count() функция.

if __name__ == ‘__main__’ :
ints = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 2 , 1 ]
freq = ints . count ( item )
print ( freq ) # 2

2. Использование collections.Counter

Чтобы получить общее количество вхождений каждого элемента в списке, вы можете использовать Counter класс из collections модуль. Это рекомендуемое решение, когда вам нужно подсчитать несколько элементов из списка.

Чтобы получить общее количество вхождений для любого отдельного элемента в списке, вы можете использовать функцию get() функцию, как показано ниже:

Подсчет количества элементов в словаре Python

Операции len(dict) возвращает количество элементов в словаре dict .

len(dictview) так же возвращает количество элементов в словаре, если dictview является представлением словаря dict , таким как dict.keys() , dict.values() и dict.items() .

Примеры получения длины словаря (количества элементов в словаре):

>>> x = "one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4> >>> len(x) # 4 >>> keys = x.keys() >>> len(keys) # 4 >>> values = x.values() >>> len(values) # 4 >>> items = x.items() >>> len(items) # 4

ОБЗОРНАЯ СТРАНИЦА РАЗДЕЛА
Представления словарей dict.keys, dict.values и dict.items
Исходный словарь для представления dictview.mapping
Получение списка ключей словаря list(dict)
Количество элементов в словаре len(dict)
Доступ к значению словаря по ключу dict[key]
Добавление/изменение значения словаря по ключу key
Удаление значения словаря по ключу
Проверка наличия/отсутствия ключа key в словаре dict
Проверка наличия/отсутствия значения value в словаре Python
Проверка наличия/отсутствия пары (key, value) в словаре dict
Итерирование по ключам и значениям словаря Python
Метод dict.clear(). Очистить словарь
Метод dict.copy(), копия словаря
Метод dict.fromkeys(), словарь с ключами по умолчанию
Метод dict.get(), значение по умолчанию если ключа нет
Метод dict.items(), список кортежей
Метод dict.keys(), список ключей словаря
Метод dict.values(), список значений словаря
Метод dict.pop()
Метод dict.popitem(), получить пару ключ/значение
Метод dict.setdefault(), получает/вставляет значение ключа
Метод dict.update(), обновление/дополнение словаря
Объединение двух словарей в новый словарь Python
Сортировка словаря по значению и/или ключу
Обратный порядок/реверс словаря reversed(dict)
Генератор словаря и его использование
Фильтр словаря по ключам и/или значениям
Словарь как фабрика функций

ХОЧУ ПОМОЧЬ
ПРОЕКТУ

Подсчет количества элементов в коллекции

Для подсчета вхождений значения в массиве numpy. Это будет работать так:

import numpy as np a=np.array([0,3,4,3,5,4,7]) print(np.sum(a==3)) # 2

Логика заключается в том, что Булево выражение создает массив, в котором все вхождения запрошенных значений равны 1, а все остальные равны нулю. Таким образом, суммируя их, мы получим количество случаев вхождения. Это работает для массивов любой формы или типа. Не забудьте убедиться, что вы установили пакет NumPy .

Есть два метода, которые используют для подсчета вхождения всех уникальных значений в numpy:

уникальный — автоматически выравнивает многомерные массивы
бинарный подсчет — работает только с одномерными массивами, содержащими только положительные целые числа

unique, counts = np.unique(a, return_counts=True) print(unique , counts) # counts[i] равняется вхождениям unique[i] в a # [0 3 4 5 7] [1 2 2 1 1] bin_count=np.bincount(a) print(bin_count) # bin_count[i] равняется вхождениям i в a # [1 0 0 2 2 1 0 1]

Если ваши данные представляют собой массивы numpy, как правило, гораздо быстрее использовать методы numpy, чем преобразовывать данные в универсальные методы.

Подсчет всех вхождений всех элементов в итерируемом: collection.Counter

from collections import Counter c = Counter(["a", "b", "c", "d", "a", "b", "a", "c", "d"]) c # Counter() c["a"] # 3 c[7] # не в списке (7 входило 0 раз!) # 0

collections.Counter может быть использован для любого итератора и подсчитывает каждое вхождение для каждого элемента.
Примечание: Одно исключение , если dict или другой collections.Mapping -как класса дается, то он не будет считать их, а это создает счетчик с этими значениями:

Примечание: Одно исключение , если dict или другой collections.Mapping -как класса дается, то он не будет считать их, а это создает счетчик с этими значениями:

Counter() # Counter() Counter() # Counter не проверяет значения типа int # Counter()

Подсчет вхождений подстроки в строку: str.count

astring = 'thisisashorttext' astring.count('t') # 4

Это работает даже для подстрок длиннее одного символа:

astring.count('th') # 1 astring.count('is') # 2 astring.count('text') # 1

которое не было бы возможно с collections.Counter , который только подсчитывает одиночные символы:

from collections import Counter Counter(astring) # Counter()

Подсчет вхождений одного элемента в последовательности: list.count() и tuple.count()

alist = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 1, 3, 4] alist.count(1) # 3 atuple =('bear', 'weasel', 'bear', 'frog') atuple.count('bear') # 2 atuple.count('fox') # 0

Получение наиболее распространенного значения: collection.Counter

Подсчет ключи от Mapping не представляется возможным с collections.Counter , но мы можем посчитать значения:

from collections import Counter adict = Counter(adict.values()) # Counter()

Наиболее распространенные элементы доступны с помощью метода most_common :

# сортируем их от наиболее распространенного # до наименее распространенного значения: Counter(adict.values()).most_common() # [(5, 3), (2, 2), (3, 1)] # получим наиболее распространенное значение Counter(adict.values()).most_common(1) # [(5, 3)] # получим 2 самых распространенных значения Counter(adict.values()).most_common(2) # [(5, 3), (2, 2)]