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有很多方法可以编写计算直方图的 Python 程序。

通过直方图，我的意思是一个函数，它计算对象在 an 中的出现iterable并输出字典中的计数。例如：

>>> L = 'abracadabra'
>>> histogram(L)
{'a': 5, 'b': 2, 'c': 1, 'd': 1, 'r': 2}

编写此函数的一种方法是：

def histogram(L):
    d = {}
    for x in L:
        if x in d:
            d[x] += 1
        else:
            d[x] = 1
    return d

有没有更简洁的方法来编写这个函数？

如果我们在 Python 中有字典推导式，我们可以这样写：

>>> { x: L.count(x) for x in set(L) }

但由于 Python 2.6 没有它们，我们必须写：

>>> dict([(x, L.count(x)) for x in set(L)])

虽然这种方法可能是可读的，但效率不高：L 被多次遍历。此外，这不适用于单寿命发电机；该函数应该同样适用于迭代器生成器，例如：

def gen(L):
    for x in L:
        yield x

我们可能会尝试使用reduce函数（RIP）：

>>> reduce(lambda d,x: dict(d, x=d.get(x,0)+1), L, {}) # wrong!

糟糕，这不起作用：键名是'x'，而不是x。:(

我结束了：

>>> reduce(lambda d,x: dict(d.items() + [(x, d.get(x, 0)+1)]), L, {})

（在 Python 3 中，我们必须写list(d.items())而不是d.items()，但这是假设的，因为那里没有reduce。）

请用更好，更易读的单行符击败我！;)

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9 回答 9

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Python 3.x 确实有reduce，你只需要做一个from functools import reduce. 它还具有“dict理解”，它具有您示例中的语法。

Python 2.7 和 3.x 也有一个Counter类，它完全可以满足您的需求：

from collections import Counter
cnt = Counter("abracadabra")

在 Python 2.6 或更早版本中，我个人会使用defaultdict并在 2 行中完成：

d = defaultdict(int)
for x in xs: d[x] += 1

这是干净、高效、Pythonic 的，并且对于大多数人来说比任何涉及reduce.

于 2010-05-20T01:33:21.733 回答
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为 oneliner 导入模块有点作弊，所以这里有一个 O(n) 并且至少可以追溯到 Python2.4 的 oneliner

>>> f=lambda s,d={}:([d.__setitem__(i,d.get(i,0)+1) for i in s],d)[-1]
>>> f("ABRACADABRA")
{'A': 5, 'R': 2, 'B': 2, 'C': 1, 'D': 1}

如果你认为__方法很老套，你可以随时这样做

>>> f=lambda s,d=lambda:0:vars(([setattr(d,i,getattr(d,i,0)+1) for i in s],d)[-1])
>>> f("ABRACADABRA")
{'A': 5, 'R': 2, 'B': 2, 'C': 1, 'D': 1}

:)

于 2010-08-18T04:47:10.337 回答
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import pandas as pd

pd.Series(list(L)).value_counts()
于 2015-02-20T15:18:39.707 回答
6 
$d{$_} += 1 for split //, 'abracadabra';
于 2010-11-18T02:33:41.743 回答
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对于 python 2.7，您可以使用这个小列表推导：

v = list('abracadabra')
print {x: v.count(x) for x in set(v)}
于 2013-08-15T21:44:45.963 回答
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一个可以回溯到 2.3（比 Timmerman 的略短，我认为更具可读性）：

L = 'abracadabra'
hist = {}
for x in L: hist[x] = hist.pop(x,0) + 1
print hist
{'a': 5, 'r': 2, 'b': 2, 'c': 1, 'd': 1}
于 2012-12-13T19:04:09.003 回答
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有一段时间，任何使用的东西itertools都被定义为 Pythonic。不过，这有点不透明：

>>> from itertools import groupby
>>> grouplen = lambda grp : sum(1 for i in grp)
>>> hist = dict((a[0], grouplen(a[1])) for a in groupby(sorted("ABRACADABRA")))
>>> print hist
{'A': 5, 'R': 2, 'C': 1, 'B': 2, 'D': 1}

我目前正在运行 Python 2.5.4。

于 2010-05-20T02:21:01.370 回答
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你的单线使用reduce几乎没问题，你只需要稍微调整一下：

>>> reduce(lambda d, x: dict(d, **{x: d.get(x, 0) + 1}), L, {})
{'a': 5, 'b': 2, 'c': 1, 'd': 1, 'r': 2}

当然，这不会胜过就地解决方案（无论是速度还是pythonicity），但作为交换，您会得到一个不错的纯功能片段。顺便说一句，如果 Python 有一个方法，这会更漂亮一些dict.merge()。

于 2010-09-06T14:58:05.657 回答
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我需要一个直方图实现才能在 python 2.2 到 2.7 中工作，并想出了这个：

>>> L = 'abracadabra'
>>> hist = {}
>>> for x in L: hist[x] = hist.setdefault(x,0)+1
>>> print hist
{'a': 5, 'r': 2, 'b': 2, 'c': 1, 'd': 1}

伊莱·考特赖特（Eli Courtwright）关于缺席判决的帖子启发了我。这些是在 python 2.5 中引入的，所以不能使用。但是可以使用 dict.setdefault(key,default) 来模拟它们。

这与 gnibbler 所做的基本相同，但我必须先写这个，然后才能完全理解他的 lambda 函数。

于 2012-02-21T16:24:59.730 回答