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Contando

Contando todas las apariciones de todos los elementos en un iterable: colecciones.Contador

from collections import Counter

c = Counter(["a", "b", "c", "d", "a", "b", "a", "c", "d"])
c
# Out: Counter({'a': 3, 'b': 2, 'c': 2, 'd': 2})
c["a"]
# Out: 3

c[7]     # not in the list (7 occurred 0 times!)
# Out: 0

Las collections.Counter se puede utilizar para cualquier iterable y cuenta cada aparición para cada elemento.

Nota : una excepción es si se otorga un dict u otra collections.Mapping crear una clase similar a la de un dict , no se contabilizarán, sino que creará un contador con estos valores:

Counter({"e": 2})
# Out: Counter({"e": 2})

Counter({"e": "e"})        # warning Counter does not verify the values are int
# Out: Counter({"e": "e"})

Obtención del valor más común (-s): collections.Counter.most_common ()

No es posible contar las claves de un Mapping con collections.Counter Contador, pero podemos contar los valores :

from collections import Counter
adict = {'a': 5, 'b': 3, 'c': 5, 'd': 2, 'e':2, 'q': 5}
Counter(adict.values())
# Out: Counter({2: 2, 3: 1, 5: 3})

Los elementos más comunes están disponibles por el método most_common :

# Sorting them from most-common to least-common value:
Counter(adict.values()).most_common()
# Out: [(5, 3), (2, 2), (3, 1)]

# Getting the most common value
Counter(adict.values()).most_common(1)
# Out: [(5, 3)]

# Getting the two most common values
Counter(adict.values()).most_common(2)
# Out: [(5, 3), (2, 2)]

Contando las ocurrencias de un elemento en una secuencia: list.count () y tuple.count ()

alist = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 1, 3, 4]
alist.count(1)
# Out: 3

atuple = ('bear', 'weasel', 'bear', 'frog')
atuple.count('bear')
# Out: 2
atuple.count('fox')
# Out: 0

Contando las ocurrencias de una subcadena en una cadena: str.count ()

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

Esto funciona incluso para subcadenas de más de un carácter:

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

lo que no sería posible con collections.Counter que solo cuenta con caracteres individuales:

from collections import Counter
Counter(astring)
# Out: Counter({'a': 1, 'e': 1, 'h': 2, 'i': 2, 'o': 1, 'r': 1, 's': 3, 't': 4, 'x': 1})

Contando ocurrencias en matriz numpy

Para contar las ocurrencias de un valor en una matriz numpy. Esto funcionará:

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

La lógica es que la declaración booleana produce una matriz donde todas las apariciones de los valores solicitados son 1 y todas las demás son cero. Así que sumando estos da el número de ocurrencias. Esto funciona para matrices de cualquier forma o tipo de dtype.

Hay dos métodos que utilizo para contar las ocurrencias de todos los valores únicos en numpy. Único y bincount. Unique automáticamente aplana las matrices multidimensionales, mientras que bincount solo funciona con matrices 1d que solo contienen enteros positivos.

>>> unique,counts=np.unique(a,return_counts=True)
>>> print unique,counts # counts[i] is equal to occurrences of unique[i] in a
[0 3 4 5 7] [1 2 2 1 1]
>>> bin_count=np.bincount(a)
>>> print bin_count # bin_count[i] is equal to occurrences of i in a
[1 0 0 2 2 1 0 1] 

Si sus datos son matrices numpy, generalmente es mucho más rápido usar métodos numpy que convertir sus datos a métodos genéricos.