如何统计序列中元素的出现的频度
来源:互联网 发布:python range to list 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 16:59
实际案例
- 某随机序列[12, 5, 6, 4, 6, 5, 5, 7, …]中,找到出现次数最高的3个元素,它们出现次数是多少?
- 对某英文文章的单词,进行词频统计,找到出现次数最高的10个单词,它们出现次数是多少?
现在我们以序列为例,看下我们如何处理该问题。首先我们先创建一个序列,具体操作如下:
from random import randint# 创建随机数序列data = [randint(0, 5) for _ in xrange(20)]
我们思考一下,最终的统计结果必定是字典类型的。因此,我们可在上述的代码中进行如下操作:
# -*- coding: utf-8 -*-from random import randint# 创建随机数序列data = [randint(0, 5) for _ in xrange(20)]print data# 创建字典,以data序列的值为字典的键,值初始化为0c = dict.fromkeys(data, 0)print c# 遍历data序列for x in data: c[x] += 1print c
输出结果如下:
[5, 0, 1, 5, 2, 5, 0, 4, 1, 2, 4, 1, 4, 1, 0, 3, 4, 2, 0, 4]{0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 0, 4: 0, 5: 0}{0: 4, 1: 4, 2: 3, 3: 1, 4: 5, 5: 3}
这样,我们就统计出了序列中各个元素出现的次数。再回到实际案例中,案例1要求找到出现次数最高的3个元素。那我们就要根据字典的值,对字典的元素进行排序,具体操作如下:
# -*- coding: utf-8 -*-from random import randint# 创建随机数序列data = [randint(0, 5) for _ in xrange(20)]print data# 创建字典,以data序列的值为字典的键,值初始化为0c = dict.fromkeys(data, 0)print c# 遍历data序列for x in data: c[x] += 1print c# 根据键值进行从大到小排序c_list = sorted(c.items(), key=lambda i:i[1], reverse=True)# 打印出现次数最多的3个元素print c_list[:3]
其输出结果如下:
[5, 0, 1, 5, 2, 5, 0, 4, 1, 2, 4, 1, 4, 1, 0, 3, 4, 2, 0, 4]{0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 0, 4: 0, 5: 0}{0: 4, 1: 4, 2: 3, 3: 1, 4: 5, 5: 3}[(4, 5), (0, 4), (1, 4)]
除上述方法外,我们还可以使用collections.Counter对象处理该问题。首先,将序列传入Counter的构造器,得到Counter的对象是元素频度的字典;然后,我们利用Counter.most_common(n)方法得到频度最高的n个元素的列表;最后,我们输出频度最高的3个元素。collections.Counter的相关操作可具体参考Python官方文档,此处的代码具体如下所示:
# -*- coding: utf-8 -*-from random import randintfrom collections import Counter# 创建随机数序列data = [randint(0, 5) for _ in xrange(20)]print data# 创建字典,以data序列的值为字典的键,值初始化为0c = dict.fromkeys(data, 0)print c# 遍历data序列for x in data: c[x] += 1print c# 统计元素的频率counter = Counter(data)# 打印出现次数最多的3个元素print counter.most_common(3)
其输出结果如下:
[5, 0, 1, 5, 2, 5, 0, 4, 1, 2, 4, 1, 4, 1, 0, 3, 4, 2, 0, 4]{0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 0, 4: 0, 5: 0}{0: 4, 1: 4, 2: 3, 3: 1, 4: 5, 5: 3}[(4, 5), (0, 4), (1, 4)]
好了,实际案例中的第一个案例我们已经圆满解决了。现在,让我们看看实际案例中的第二个案例。第二个案例是要求我们对英文单词进行词频统计,这里我们就要采用正则表达式了。我们运用正则表达式把英文单词一个一个地分割出来,然后再使用collections.Counter对象进行词频统计,最后,我们输出出现次数最高的10个单词,其代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*-import refrom collections import Counter# 读入test.txt文件text = open("test.txt").read()# 运用正则表达式做切割word_list = re.split("\W+", text)# 统计英文单词的词频counter = Counter(word_list)# 打印出现次数最多的10个元素print counter.most_common(10)
其中,输出结果如下:
[('in', 12), ('the', 11), ('as', 10), ('China', 9), ('by', 7), ('AI', 7), ('guideline', 6), ('and', 6), ('to', 5), ('intelligence', 5)]
代码中,test.txt文件的内容来自扇贝新闻。这样我们也圆满完成实际案例中的第二个案例。
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