Python Language
подсчет

Подсчет всех происшествий всех элементов в истребителе: collections.Counter

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

collections.Counter могут использоваться для любых итераций и подсчитывают каждое событие для каждого элемента.

Примечание . Одно исключение - если задан какой-либо dict или другой collections.Mapping Подобный класс сопоставляется, то он не будет считать их, а создает счетчик с такими значениями:

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

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

Получение наиболее общей ценности (-s): collections.Counter.most_common ()

Подсчет ключей Mapping невозможен с помощью collections.Counter но мы можем подсчитать значения :

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})

Наиболее распространенные элементы доступны большинству 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)]

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

Подсчет появления подстроки в строке: str.count ()

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

Это работает даже для подстрок длиннее одного символа:

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

что было бы невозможно с collections.Counter который учитывает только одиночные символы:

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})

Подсчет значений в массиве numpy

Чтобы подсчитать количество значений в массиве numpy. Это будет работать:

>>> 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 булевский оператор создает массив, где все вхождения запрошенных значений равны 1, а все остальные равны нулю. Таким образом, суммирование дает количество случаев. Это работает для массивов любой формы или типа.

Есть два метода, которые я использую для подсчета вхождения всех уникальных значений в numpy. Уникальный и двухуровневый. Уникальный автоматически сглаживает многомерные массивы, а bincount работает только с 1d массивами, содержащими только положительные целые числа.

>>> 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] 

Если ваши данные являются массивами numpy, то, как правило, намного быстрее использовать методы numpy, а затем преобразовывать ваши данные в общие методы.