【发布时间】：2018-09-09 06:56:47
【问题描述】：
所以基本上我想计算一个浮点出现在给定列表中的次数。例如：由用户输入成绩列表（总分100分），并以十个为一组进行排序。 0-10、10-20、20-30 等）的分数出现了多少次？比如考试成绩分布。我知道我可以使用 count 功能，但由于我不是在寻找特定的数字，所以我遇到了麻烦。有没有办法结合计数和范围？感谢您的帮助。
【问题讨论】：
标签： python list count range histogram
【发布时间】：2018-09-09 06:56:47
【问题描述】：
decs = [int(x/10) for x in scores]
从 0-9 -> 0、10-19 -> 1 等范围内映射分数。然后只计算 0、1、2、3 等的出现次数（通过 collections.Counter 之类的东西），并从那里映射回范围。
【讨论】：
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技术上有所不同 -
x//10将生成float结果，而int(x/10)将生成int。 -
当然，@RaymondHettinger - 但我没有说任何关于
list.count的事情，所以我不知道你为什么提到这个。 -
是的，它们是不同的，但我认为
//非常棒，所以我会随时提出来。
此方法使用二分法，效率更高，但需要您先对分数进行排序。
from bisect import bisect
import random
scores = [random.randint(0,100) for _ in xrange(100)]
bins = [20, 40, 60, 80, 100]
scores.sort()
counts = []
last = 0
for range_max in bins:
i = bisect(scores, range_max, last)
counts.append(i - last)
last = i
我不希望您为此安装 numpy，但如果您已经拥有 numpy，则可以使用 numpy.histogram。
更新
首先，使用 bisect 更加灵活。使用 [i//n for i in scores] 要求所有 bin 的大小相同。使用 bisect 允许 bin 具有任意限制。 i//n 也表示范围是 [lo, hi)。使用 bisect 范围是 (lo, hi] 但如果你想要 [lo, hi) 可以使用 bisect_left。
第二个平分速度更快，请参阅下面的时间安排。我已经用较慢的 sorted(scores) 替换了 scores.sort() 因为排序是最慢的步骤，我不想用预先排序的数组来偏差时间，但是 OP 说他/她的数组已经在这种情况下，对分进行排序可能更有意义。
setup="""
from bisect import bisect_left
import random
from collections import Counter
def histogram(iterable, low, high, bins):
step = (high - low) / bins
dist = Counter(((x - low + 0.) // step for x in iterable))
return [dist[b] for b in xrange(bins)]
def histogram_bisect(scores, groups):
scores = sorted(scores)
counts = []
last = 0
for range_max in groups:
i = bisect_left(scores, range_max, last)
counts.append(i - last)
last = i
return counts
def histogram_simple(scores, bin_size):
scores = [i//bin_size for i in scores]
return [scores.count(i) for i in range(max(scores)+1)]
scores = [random.randint(0,100) for _ in xrange(100)]
bins = range(10, 101, 10)
"""
from timeit import repeat
t = repeat('C = histogram(scores, 0, 100, 10)', setup=setup, number=10000)
print min(t)
#.95
t = repeat('C = histogram_bisect(scores, bins)', setup=setup, number=10000)
print min(t)
#.22
t = repeat('histogram_simple(scores, 10)', setup=setup, number=10000)
print min(t)
#.36
【讨论】：
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我同意@amber。在这里使用 bisect 是一种浪费，因为您可以对均匀间隔的 bin 使用简单的除法。
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我认为 @RaymondHettinger 和我正在考虑
bisect的不同用法，而不是您在这里最终所做的（即，使用 bisect 来查找单个分数进入哪个 bin，会是一种浪费）。对于大量的分数，你是对的，二分法可能是有效的。
要对数据进行分组，请将其除以间隔宽度。要计算每组中的数量，请考虑使用collections.Counter。这是一个带有文档和测试的示例：
from collections import Counter
def histogram(iterable, low, high, bins):
'''Count elements from the iterable into evenly spaced bins
>>> scores = [82, 85, 90, 91, 70, 87, 45]
>>> histogram(scores, 0, 100, 10)
[0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 3, 2]
'''
step = (high - low + 0.0) / bins
dist = Counter((float(x) - low) // step for x in iterable)
return [dist[b] for b in range(bins)]
if __name__ == '__main__':
import doctest
print doctest.testmod()
【讨论】：
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我看起来你对之前写的所有四个答案都投了反对票。如果是这种情况，那么我会说，尽管您的答案可能是最好的，但也许并非所有其他答案都值得被否决，因为它们毕竟可能有用（即使它们都不是最好的）。
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感谢您的回复。我正在尝试实施您的解决方案，但遇到了数学运算符的问题。例如， step 和 dist 变量不适用于字符串。抱歉，如果我听起来像个菜鸟（这是因为我是），但有没有办法将分数强制列在列表中？我输入的是 11,48,13,9,4。这是默认的字符串吗？
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对多个 cmets 感到抱歉。这是我正在使用的内容：'from collections import Counter defgradeDistribution(examScores, low, high, bins): step = (high - int(low) + 0.0) / bins dist = Counter((x - int(low) ) // step for x in ExamScores) return [dist[b] for b in range(bins)]examScores=[raw_input("please enter scores")]gradeDistribution(examScores, 0, 100, 10)' 错误信息 I '得到的是：TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'str' and 'int' 感谢任何人提供的任何见解。
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@user1246457 发生这种情况时，您应该更新您的问题，如果您希望确保特定人员收到更新通知，您可以留下简短的评论。这样您就不会达到评论限制，并且您的代码可以阅读。当用户输入分数时，它们被存储为字符串。您应该在调用直方图函数之前将它们转换为浮点数或整数，方法是执行
[float(i) for i in examScores]之类的操作。 -
编辑了答案以包含来自字符串输入的 float 转换。
如果你对使用外部库 NumPy 没问题，那么你只需要调用numpy.histogram():
>>> data = [82, 85, 90, 91, 70, 87, 45]
>>> counts, bins = numpy.histogram(data, bins=10, range=(0, 100))
>>> counts
array([0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 3, 2])
>>> bins
array([ 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80.,
90., 100.])
【讨论】：