Python 其他列表中元素的频率

元素的频率由两个不同的列表组成，其中一个列表定义了唯一的元素，另一个列表定义了相同元素在第一个列表中重复的次数。然后使用字典中的一些条件和操作，将第一个列表的每个元素表示为一个键，而值对将表示为第二个列表中键元素的重复总数。在Python中，我们有一些内置函数，如Counter（），count（），defaultdict（）和unique（），用于解决来自其他列表的元素的频率。

让我们来看个例子。

给定两个列表：

lst_1 = [1, 2, 3, 4]

lst_2 = [1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 4]

最终结果为{1: 3, 2: 4, 3: 1, 4: 5}

语法

示例中使用以下语法

Counter()

内置方法Counter()被称为字典的子类，它可以跟踪给定列表中相同项的数量。

count()

内置的count()方法接受一个参数作为输入，返回特定列表中的项目数。

defaultdict()

defaultdict()是Python内置的函数，它会自动生成键及其默认值对。该函数有助于处理字典中丢失的键。

unique()

unique()是Python中的内置函数，返回一个排序后的唯一元素数组。

使用Counter()

在下面的示例中，我们将以提及库集合并导入名为Counter的模块开始程序，该模块用于计算元素的频率。然后创建两个列表分别存储在变量l1和l2中。接下来，使用内置函数Counter()将第二个列表作为参数，计算键的重复次数并将其存储在变量cnt中。然后初始化变量res-使用变量i的字典推导方式，将其设置为键，并遍历列表l1以获取与l2相关的元素的总计数匹配，并将其存储在变量res中。最后，我们使用变量res打印结果。

示例

from collections import Counter
# create the list
l1 = [40, 60, 80, 90]
l2 = [40, 60, 60, 5, 80, 10, 40, 90, 80, 10, 1]
cnt = Counter(l2)
res = {i: cnt[i] for i in l1}
print("The resulting frequency of key elements:\n", res)

输出

The resulting frequency of key elements:
 {40: 2, 60: 2, 80: 2, 90: 1}

使用循环和字典

在以下示例中，通过创建两个不同的列表来启动程序。然后使用空的字典来存储程序的最终输出。接下来，使用for循环遍历第一个列表，并将条件设置为第一个元素，该元素等于使用内置函数count()计算第二个列表的元素数量。最后，打印结果。

示例

l1 = [40, 60, 80, 90]
l2 = [40, 60, 60, 5, 80, 10, 40, 90, 80, 10, 1]
# empty dictionary to store the final output
res = {}
for i in l1:
    res[i] = l2.count(i)
print("The resulting frequency of key elements:\n", res)

输出

The resulting frequency of key elements:
 {40: 2, 60: 2, 80: 2, 90: 1}

使用defaultdict()函数

在以下示例中，程序使用了collection库并导入了defaultdict模块。然后创建了两个列表分别存储在相应的变量中。然后使用内置函数defaultdict()，它负责处理如果列表的第一个元素不匹配第二个元素，则处理缺失键，并将其存储在变量count中。接下来，使用for循环遍历列表的第二个元素，并使用+=运算符递增1。然后使用字典将第一个元素列表设置为键，并将第二个元素设置为计数器。最后，显示结果。

示例

from collections import defaultdict
# create the list
l1 = [40, 60, 80, 90]
l2 = [40, 60, 60, 5, 80, 10, 40, 90, 80, 10, 1]
# set the condition for the frequency of elements
count = defaultdict(int)
for i in l2:
    count[i] += 1
# using dictionary
res = {i: count[i] for i in l1}
# display the result
print("The resulting frequency of key elements:\n", res)

输出

The resulting frequency of key elements:
 {40: 2, 60: 2, 80: 2, 90: 1}

使用numpy库和unique()函数

在下面的例子中，程序使用了必要的要求，如numpy库和两个不同的列表来计算元素的频率。接下来，使用内置函数unique()返回唯一的元素作为排序结果，并将其存储在两个不同的变量中。现在使用字典推导式，通过使用内置函数where()和unique()来设置元素频率的操作。最后，它将显示结果。

示例

import numpy as np
# create the list
l1 = [40, 60, 80, 90]
l2 = [40, 60, 60, 5, 80, 10, 40, 90, 80, 10, 1]
# set the unique count of each element
unique_l1, counts_l1 = np.unique(l2, return_counts=True)
res = {i: counts_l1[np.where(unique_l1 == i)][0] for i in l1}
# display the output
print("The resulting frequency of key elements:\n", res)

输出

The resulting frequency of key elements:
 {40: 2, 60: 2, 80: 2, 90: 1}

结论

元素频率指的是在给定的输入列表或数据集中出现的元素数量。通过计算列表中出现的次数，可以确定频率。可以使用各种内置函数来解决特定条件和操作，例如unique()，where()，defaultdict()等。这种类型的程序适用于文本挖掘、市场研究、质量控制等一些应用领域。