假设我有一个单词列表，并且我想找到每个单词在该列表中出现的次数。
一个明显的方法是：
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
uniques = set(words.split())
freqs = [(item, words.split().count(item)) for item in uniques]
print(freqs)
但我觉得这段代码不是很好，因为程序运行了两次单词列表，一次是构建集合，第二次是计算出现次数。
当然，我可以编写一个函数来遍历列表并进行计数，但这不会像 Python 那样。那么，有没有更高效和 Pythonic 的方式呢？
模块中的Counter类collections是专门为解决此类问题而构建的：
from collections import Counter
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
Counter(words.split())
# Counter({'apple': 2, 'banana': 2, 'strawberry': 1, 'lemon': 1})
defaultdict来救援！
from collections import defaultdict
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
d = defaultdict(int)
for word in words.split():
d[word] += 1
这在 O(n) 中运行。
freqs = {}
for word in words:
freqs[word] = freqs.get(word, 0) + 1 # fetch and increment OR initialize
我认为这与 Triptych 的解决方案相同，但没有导入集合。也有点像 Selinap 的解决方案，但更易读恕我直言。几乎与 Thomas Weigel 的解决方案相同，但没有使用异常。
但是，这可能比使用集合库中的 defaultdict() 慢。由于该值被获取，递增然后再次分配。而不是仅仅增加。但是使用 += 可能在内部做同样的事情。
标准方法：
from collections import defaultdict
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
words = words.split()
result = defaultdict(int)
for word in words:
result[word] += 1
print result
Groupby oneliner：
from itertools import groupby
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
words = words.split()
result = dict((key, len(list(group))) for key, group in groupby(sorted(words)))
print result
如果您不想使用标准字典方法（循环通过列表递增正确的 dict.key），您可以试试这个：
>>> from itertools import groupby
>>> myList = words.split() # ['apple', 'banana', 'apple', 'strawberry', 'banana', 'lemon']
>>> [(k, len(list(g))) for k, g in groupby(sorted(myList))]
[('apple', 2), ('banana', 2), ('lemon', 1), ('strawberry', 1)]
它在 O(n log n) 时间内运行。
没有默认字典：
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
my_count = {}
for word in words.split():
try: my_count[word] += 1
except KeyError: my_count[word] = 1
user_input = list(input().split(' '))
for word in user_input:
print('{} {}'.format(word, user_input.count(word)))
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
w=words.split()
e=list(set(w))
word_freqs = {}
for i in e:
word_freqs[i]=w.count(i)
print(word_freqs)
希望这可以帮助！
你不能只使用计数吗？
words = 'the quick brown fox jumps over the lazy gray dog'
words.count('z')
#output: 1
我碰巧做了一些 Spark 练习，这是我的解决方案。
tokens = ['quick', 'brown', 'fox', 'jumps', 'lazy', 'dog']
print {n: float(tokens.count(n))/float(len(tokens)) for n in tokens}
**#以上输出**
{'brown': 0.16666666666666666, 'lazy': 0.16666666666666666, 'jumps': 0.16666666666666666, 'fox': 0.16666666666666666, 'dog': 0.16666666666666666, 'quick': 0.16666666666666666}
使用 reduce() 将列表转换为单个字典。
from functools import reduce
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
reduce( lambda d, c: d.update([(c, d.get(c,0)+1)]) or d, words.split(), {})
返回
{'strawberry': 1, 'lemon': 1, 'apple': 2, 'banana': 2}
list = input() # Providing user input passes multiple tests
text = list.split()
for word in text:
freq = text.count(word)
print(word, freq)
下面的答案需要一些额外的周期，但它是另一种方法
def func(tup):
return tup[-1]
def print_words(filename):
f = open("small.txt",'r')
whole_content = (f.read()).lower()
print whole_content
list_content = whole_content.split()
dict = {}
for one_word in list_content:
dict[one_word] = 0
for one_word in list_content:
dict[one_word] += 1
print dict.items()
print sorted(dict.items(),key=func)