将列表/元组转换为 dict 的最佳方法是什么，其中键是列表的不同值，值是这些不同值的频率？
换句话说：
['a', 'b', 'b', 'a', 'b', 'c']
-->
{'a': 2, 'b': 3, 'c': 1}
（我不得不多次执行上述操作，标准库中有什么可以为您完成的吗？）
编辑：
Jacob Gabrielson 指出 2.7/3.1 分支有 something coming in the standard lib
【问题讨论】：
标签： python
我发现最容易理解（虽然可能不是最有效）的方法是：
{i:words.count(i) for i in set(words)}
【讨论】：
种类
from collections import defaultdict
fq= defaultdict( int )
for w in words:
fq[w] += 1
这通常效果很好。
【讨论】：
请注意，从 Python 2.7/3.1 开始，此功能将内置到 collections 模块中，请参阅 this bug 了解更多信息。这是来自release notes 的示例：
>>> from collections import Counter
>>> c=Counter()
>>> for letter in 'here is a sample of english text':
... c[letter] += 1
...
>>> c
Counter({' ': 6, 'e': 5, 's': 3, 'a': 2, 'i': 2, 'h': 2,
'l': 2, 't': 2, 'g': 1, 'f': 1, 'm': 1, 'o': 1, 'n': 1,
'p': 1, 'r': 1, 'x': 1})
>>> c['e']
5
>>> c['z']
0
【讨论】：
Counter(word_list)。
其实Counter的答案已经提到过，但我们可以做得更好（更简单）！
from collections import Counter
my_list = ['a', 'b', 'b', 'a', 'b', 'c']
Counter(my_list) # returns a Counter, dict-like object
>> Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1})
【讨论】：
这是可憎的，但是：
from itertools import groupby
dict((k, len(list(xs))) for k, xs in groupby(sorted(items)))
我想不出有人会选择这种方法而不是 S.Lott 的原因，但如果有人要指出这一点，那还不如说是我。 :)
【讨论】：
sort words.txt | uniq -c 栗子很难被击败。
我决定继续测试建议的版本，我发现 Jacob Gabrielson 建议的 collections.Counter 最快，其次是 SLott 的 defaultdict 版本。
这是我的代码：
from collections import defaultdict
from collections import Counter
import random
# using default dict
def counter_default_dict(list):
count=defaultdict(int)
for i in list:
count[i]+=1
return count
# using normal dict
def counter_dict(list):
count={}
for i in list:
count.update({i:count.get(i,0)+1})
return count
# using count and dict
def counter_count(list):
count={i:list.count(i) for i in set(list)}
return count
# using count and dict
def counter_counter(list):
count = Counter(list)
return count
list=sorted([random.randint(0,250) for i in range(300)])
if __name__=='__main__':
from timeit import timeit
print("collections.Defaultdict ",timeit("counter_default_dict(list)", setup="from __main__ import counter_default_dict,list", number=1000))
print("Dict",timeit("counter_dict(list)",setup="from __main__ import counter_dict,list",number=1000))
print("list.count ",timeit("counter_count(list)", setup="from __main__ import counter_count,list", number=1000))
print("collections.Counter.count ",timeit("counter_counter(list)", setup="from __main__ import counter_counter,list", number=1000))
我的结果：
collections.Defaultdict
0.06787874956330614
Dict
0.15979115872995675
list.count
1.199258431219126
collections.Counter.count
0.025896202538920665
请告诉我如何改进分析。
【讨论】：
我必须分享一个我刚刚想出的有趣但有点荒谬的做法：
>>> class myfreq(dict):
... def __init__(self, arr):
... for k in arr:
... self[k] = 1
... def __setitem__(self, k, v):
... dict.__setitem__(self, k, self.get(k, 0) + v)
...
>>> myfreq(['a', 'b', 'b', 'a', 'b', 'c'])
{'a': 2, 'c': 1, 'b': 3}
【讨论】：
我认为使用集合库是获取它的最简单方法。但是如果你想在不使用它的情况下获取频率字典，那么它是另一种方式，
l = [1,4,2,1,2,6,8,2,2]
d ={}
for i in l:
if i in d.keys():
d[i] = 1 + d[i]
else:
d[i] = 1
print (d)
操作：
{1: 2, 4: 1, 2: 4, 6: 1, 8: 1}
【讨论】：