在不使用 collections.Counter 的情况下计算出现次数

Question

我正在尝试检索列表中出现频率最高和频率较低的元素。

frequency([13,12,11,13,14,13,7,11,13,14,12,14,14])

我的输出是：

([7], [13, 14])

我试过了：

import collections
s = [13,12,11,13,14,13,7,11,13,14,12,14,14]
count = collections.Counter(s)
mins = [a for a, b in count.items() if b == min(count.values())]
maxes = [a for a, b in count.items() if b == max(count.values())]
final_vals = [mins, maxes]

但我不想使用collections 模块并尝试更面向逻辑的解决方案。
你能帮我在没有收藏的情况下做吗？

Answer 1

您可以使用try 和except 方法和dict 来模拟Counter。

def counter(it):
    counts = {}
    for item in it:
        try:
            counts[item] += 1
        except KeyError:
            counts[item] = 1
    return counts

或者您也可以使用dict.get，默认为0：

def counter(it):
    counts = {}
    for item in it:
        counts[item] = counts.get(item, 0) + 1
    return counts

并且您应该在推导之外执行 min() 和 max() 以避免重复计算该数量（函数现在是 O(n) 而不是 O(n^2)：

def minimum_and_maximum_frequency(cnts):
    min_ = min(cnts.values())
    max_ = max(cnts.values())
    min_items = [k for k, cnt in cnts.items() if cnt == min_]
    max_items = [k for k, cnt in cnts.items() if cnt == max_]
    return min_items, max_items

这将按预期工作：

>>> minimum_and_maximum_frequency(counter([13,12,11,13,14,13,7,11,13,14,12,14,14]))
([7], [13, 14])

Answer 2

data = [13,12,11,13,14,13,7,11,13,14,12,14,14]
occurrences = {}
for i in data:
     if i in occurrences.keys():
             occurrences[i] += 1
     else:
             occurrences[i] = 1

max_vals = [i for i in occurrences.keys() if occurrences[i] == max(occurrences.values())]
min_vals = [i for i in occurrences.keys() if occurrences[i] == min(occurrences.values())]

Answer 3

s = [13,12,11,13,14,13,7,11,13,14,12,14,14]

occurrences = dict()

for item in s:

    occurrences[item] = occurrences.setdefault(item, 0) + 1

mins = [a for a, b in occurrences.items() if b == min(occurrences.values())]
maxs = [a for a, b in occurrences.items() if b == max(occurrences.values())]

final_vals = [mins, maxs]

collections 中的defaultdict 更适合替换Counter 来计算列表中项目的出现次数。但是因为你限制了collections的使用。所以setdefault 处理KeyError 更优雅。

Answer 4

这个怎么样：

s = [13,12,11,13,14,13,7,11,13,14,12,14,14]
freq_low = s.count(min(s, key=s.count))
freq_high = s.count(max(s, key=s.count))
mins = [a for a in set(s) if s.count(a) == freq_low]
maxes = [a for a in set(s) if s.count(a) == freq_high]
final_vals = [mins, maxes]

Answer 5

这是一个非常简单的解决方案，可能不是最有效的（？），而是一个简单的解决方案。

data = get_data()
freqs, numbers = {}, {}
for i in data:
    freqs[i] = freqs.get(i, 0) + 1
for n, c in freqs.items():
    numbers[c] = numbers.get(c, []) + [n]
counts = list(numbers.keys())
res = (numbers[min(counts)], numbers[max(counts)])

让我们详细看看我们在上面的脚本中有什么，让我们从 您提供的示例数据，

In [1]: data = [13,12,11,13,14,13,7,11,13,14,12,14,14]

我们将使用两个字典，

In [2]: freqs, numbers = {}, {}

第一个在data 上迭代填充，它的键是 data 中的单个数字及其值是每个数字的频率 数据中的数字（参见freqs.get(…) 的脚注）

In [3]: for i in data: freqs[i] = freqs.get(i, 0) + 1

第二个只是第一个的反转，键是 频率和值是给定的数字列表 频率。

In [4]: for n, c in freqs.items(): numbers[c] = numbers.get(c, []) + [n]

In [5]: numbers
Out[5]: {1: [7], 2: [12, 11], 4: [13, 14]}

此时我们需要一个包含numbers 键的列表，即 发生次数

In [6]: counts = list(numbers.keys())

因为我们对 发生次数

In [7]: [numbers[min(counts)], numbers[max(counts)]]
Out[7]: [[7], [13, 14]]

---

脚注：字典的.get(key, default_value) 方法 如果键不存在于字典中，则返回默认值， 我们将此功能与 0 默认值一起使用来汇总出现次数 单个数字，并与[]，无效列表，建立一个列表 给定频率的所有数字。