Python找出列表中出现次数最多的元素三种方式

通过三种方式给大家介绍，具体详情如下所示：

方式一：

原理：创建一个新的空字典，用循环的方式来获取列表中的每一个元素，判断获取的元素是否存在字典中的key，如果不存在的话，将元素作为key，值为列表中元素的count

# 字典方法
words = [
 'my', 'skills', 'are', 'poor', 'I', 'am', 'poor', 'I',
 'need', 'skills', 'more', 'my', 'ability', 'are',
 'so', 'poor'
]
dict1 = {}
for i in words:
 if i not in dict1.keys():
  dict1[i] = words.count(i)
print(dict1)

运行结果：

{‘my’: 2, ‘skills’: 2, ‘are’: 2, ‘poor’: 3, ‘I’: 2, ‘am’: 1, ‘need’: 1, ‘more’: 1, ‘ability’: 1, ‘so’: 1}

方式二

原理：使用setdefault函数，setdefault()函数,如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为默认值。 打个比方，我们要查找的这个键不在字典中，我们先将它置为0，然后再加1，再查找到这个键的时候，这个时候它是存在这个字典里面的，故这个setdefault函数不生效，然后我们再把次数加1

words = [
 'my', 'skills', 'are', 'poor', 'I', 'am', 'poor', 'I',
 'need', 'skills', 'more', 'my', 'ability', 'are',
 'so', 'poor'
]
d = dict()
for item in words:
 # setdefault()函数,如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为默认值
 d[item] = d.setdefault(item, 0) + 1
print(d)

运行结果：

{‘my’: 2, ‘skills’: 2, ‘are’: 2, ‘poor’: 3, ‘I’: 2, ‘am’: 1, ‘need’: 1, ‘more’: 1, ‘ability’: 1, ‘so’: 1}

方式三

原理：使用collections模块的Counter类 这个模块很强大，尤其是这个类。他可以直接帮我们计数，然后再帮我们排序好。从大到小

from collections import Counter
words = [
 'my', 'skills', 'are', 'poor', 'I', 'am', 'poor', 'I',
 'need', 'skills', 'more', 'my', 'ability', 'are',
 'so', 'poor'
]
collection_words = Counter(words)
print(collection_words)
print(type(collection_words))

运行结果：

Counter({‘poor’: 3, ‘my’: 2, ‘skills’: 2, ‘are’: 2, ‘I’: 2, ‘am’: 1, ‘need’: 1, ‘more’: 1, ‘ability’: 1, ‘so’: 1}) <class ‘collections.Counter’

还可以输出频率最大的n个元素,类型为list

most_counterNum = collection_words.most_common(3)
print(most_counterNum)
print(type(most_counterNum))

运行结果：

[(‘poor’, 3), (‘my’, 2), (‘skills’, 2)] <class ‘list’

附

ounter类支持collections.Counter类型的相加和相减

也就是用Counter(words)之后，这个类型是可以相加减的，只支持相加减 例子：

print(collection_words + collection_words)

这里要注意：不能为了图方便进行collection_words * 2,因为类型不同，2为int，故不能进行运算 运行结果：

Counter({‘poor’: 6, ‘my’: 4, ‘skills’: 4, ‘are’: 4, ‘I’: 4, ‘am’: 2, ‘need’: 2, ‘more’: 2, ‘ability’: 2, ‘so’: 2})

总结

到此这篇关于Python找出列表中出现次数最多的元素三种方式的文章就介绍到这了,更多相关python找出出现次数最多的元素内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！