Python Collections.Counter()函数详解（统计字符频率

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我是靠谱客的博主聪明秀发，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Python Collections.Counter()函数详解（统计字符频率，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

前言

以后出现统计字符的题目，不要再先排序，在一个一个统计；或者使用dict。可以使用更简单的Counter()函数

一、Collections模块的综述

Collections模块使用了高性能容器数据类型，并且包含许多有用的数据结构，它的性能超过了内置的类型如 list,dict and tuple等。

二、Counter概念和使用

Counter是一个容器，用来统计值出现的频率
使用前需要先导入模块

>>>from collections import Counter

1.初始化Counter

Counter支持三种形式的初始化，在它的构造器被调用时可以传入可迭代的序列(字符串，列表,元组等)，包含keys和values的字典或mapping`

>>>Counter(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'b'])
Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1})

>>>Counter({'a':2, 'b':3, 'c':1})
Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1})

>>>Counter(a=2, b=3, c=1)
Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1})

2.创建并且更新Counter

初始可以创建空的Counter，随后用update()添加元素

>>>a=Counter()
>>>a.update('adhasfa')
>>>a
Counter({'a': 3, 'd': 1, 'h': 1, 's': 1, 'f': 1})

>>>a.update({'a':2,'f':1})
>>>a
Counter({'a': 5, 'f': 2, 'd': 1, 'h': 1, 's': 1})
#所以update但是在前者的基础上进行的，尽管传入的类型不一样

3.访问Counter的元素

从上面的结果可以发现，Counter很像字典…的确是,可以用访问字典的方式访问Counter

>>> a.items()
dict_items([('a', 5), ('d', 1), ('h', 1), ('s', 1), ('f', 2)])
>>> a.keys()
dict_keys(['a', 'd', 'h', 's', 'f'])
>>> a.values()
dict_values([5, 1, 1, 1, 2])
>>>a['a']
5
>>>a['a']=9  #直接对Counter进行修改
>>>a
Counter({'a': 9, 'f': 2, 'd': 1, 'h': 1, 's': 1})

4.most_common()函数

根据Counter().most_common(k)可以返回出现频率最高的k个值和他们相应的频率，默认是返回所有值

>>> a.most_common() 返回的是列表类型
[('a', 9), ('f', 2), ('d', 1), ('h', 1), ('s', 1)]

5.算术运算和集合操作

Counter对象支持算术运算和集合操作

>>>c1=Counter(['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'b'])
>>>c2=Counter('alphabet')
>>>c1
Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1})
>>>c2
Counter({'a': 2, 'b': 1, 'e': 1, 'h': 1, 'l': 1, 'p': 1, 't': 1})

#相加
>>>c1+c2
Counter({'a': 4, 'b': 4, 'c': 1, 'l': 1, 'p': 1, 'h': 1, 'e': 1, 't': 1})
#相减
>>>c1-c2
Counter({'b': 2, 'c': 1})
#交集
>>>c1&c2
Counter({'a': 2, 'b': 1})
#并集
>>>c1|c2
Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1, 'l': 1, 'p': 1, 'h': 1, 'e': 1, 't': 1})