温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

使用代理IP时Python怎么计算List中元素出现的频率

发布时间:2022-05-27 09:52:35 来源:亿速云 阅读:155 作者:zzz 栏目:大数据

这篇文章主要介绍“使用代理IP时Python怎么计算List中元素出现的频率”的相关知识,小编通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“使用代理IP时Python怎么计算List中元素出现的频率”文章能帮助大家解决问题。

以下代码,传入的参数均为 array = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 0, 2]

1、Counter方法

该方法可以迅速获取list中元素出现的次数

from collections import Counter

def counter(arr):

    return Counter(arr).most_common(2) # 返回出现频率最高的两个数

# 结果:[(2, 3), (1, 2)]

2、list中的count,获取每个元素的出现次数

def single_list(arr, target):

    return arr.count(target)

# target=2,结果:3

3、list中的count,获取所有元素的出现次数

def all_list(arr):

    result = {}

    for i in set(arr):

        result[i] = arr.count(i)

    return result

# 结果:{0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 2}

4、Numpy花式索引,获取每个元素的出现次数

def single_np(arr, target):

    arr = np.array(arr)

    mask = (arr == target)

    arr_new = arr[mask]

    return arr_new.size

# target=2,结果:3

5、Numpy花式索引,获取所有元素的出现次数

def all_np(arr):

    arr = np.array(arr)

    key = np.unique(arr)

    result = {}

    for k in key:

       mask = (arr == k)

        arr_new = arr[mask]

        v = arr_new.size

        result[k] = v

    return result

# 结果:{0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 2}

关于“使用代理IP时Python怎么计算List中元素出现的频率”的内容就介绍到这里了,感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识,可以关注亿速云行业资讯频道,小编每天都会为大家更新不同的知识点。

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI