Python的collections模块小结

摘要:

1. 本文章的目标是逐步总结Python中collection模块的用法，会不定期进行更新。
2. 目前总结了Counter类的用法

Counter

Counter的说明

Counter是dict的子类，用来统计可哈希的对象。它本身是一个无序集合，使用对象来当做字典的key，对象的次数当做字典的值，它的值可以是0或者负数以内的任何整数。Counter类的功能类似于其他语言中的bags或者multisets类型。

Counter的常用方法

elements()

elements方法用户迭代地展示Counter内的所有元素，按元素的计数重复该元素，如果该元素的计数小于1，那么Counter就会忽略该元素，不进行展示。

In [1]: from collections import CounterIn [2]: c = Counter({'a': 1, 'b': 2, 'c': 0, 'd': -2})# elements()函数返回的是一个可迭代对象In [3]: c.elements()Out[3]: <itertools.chain at 0x106063b70>In [4]: list(c.elements())Out[4]: ['a', 'b', 'b']

most_common([n])

most_common函数返回Counter中次数最多的N个元素，如果N没有提供或者是None，那么就会返回所有元素。

>>> from collections import Counter>>> c = Counter({'a': 1, 'b': 2, 'c': 0, 'd': -2})>>> c.most_common()[('b', 2), ('a', 1), ('c', 0), ('d', -2)]>>> c.most_common(2)[('b', 2), ('a', 1)]

subtract([iterable-or-mapping])

substract方法接收一个可迭代或者可映射的对象，针对每个元素减去参数中的元素对应的次数。

>>> from collections import Counter>>> c = Counter({'a': 1, 'b': 3, 'c': -2, 'd': 0})>>> c.subtract(['a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b'])>>> cCounter({'d': 0, 'a': -1, 'b': -1, 'c': -2})# 注意这里减去一个负的次数相当于加上一个正的次数>>> c.subtract({'d': -3})>>> cCounter({'d': 3, 'a': -1, 'b': -1, 'c': -2})

update([iterable-or-mapping])

update方法的功能和substract方法的功能正好相反，它接收一个可迭代或者可映射的对象，针对每个元素加上参数中的元素对应的次数。

>>> from collections import Counter>>> c = Counter({'a': 1, 'b': 3, 'c': -2, 'd': 0})>>> c.update({'a': 2, 'c': 5, 'd': 3})>>> cCounter({'a': 3, 'b': 3, 'c': 3, 'd': 3})

Counter的其他工作模式

除了上面提到的方法外，Counter类还提供了一些其他的通用模式，让我们可以更方面地进行操作。

说明：下面代码中全部省略了导入Counter类的过程

• 统计所有元素的次数之和

>>> c = Counter(a=1, b=-2, c=3, d=4)>>> sum(c.values())6

• 清除所有元素的统计次数

>>> c = Counter(a=1, b=-2, c=3, d=4)>>> c.clear()>>> cCounter()>>> c = Counter(a=1, b=-2, c=3, d=4)

• 列出所有元素

>>> c = Counter(a=1, b=-2, c=3, d=4, f=0)>>> list(c)['a', 'b', 'c', 'd', 'f']>>> set(c)  # 这里将所有元素以集合的方式来展现{'b', 'c', 'a', 'd', 'f'}

• 获取Counter中(元素，次数)的元祖

>>> c = Counter(a=1, b=-2, c=3, d=4, f=0)>>> dict(c)  # 将Counter转换成一个字典{'a': 1, 'b': -2, 'c': 3, 'd': 4, 'f': 0}>>> c.items()  # 获取Counter中(元素，次数)的元祖dict_items([('a', 1), ('b', -2), ('c', 3), ('d', 4), ('f', 0)])# 将一个(元素，次数)元祖列表转换成Counter>>> Counter(dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]))Counter({'c': 3, 'b': 2, 'a': 1})

• 获取N个次数最少的元素

>>> c = Counter(a=1, b=-2, c=3, d=4, f=0)>>> c.most_common()[:2:-1][('b', -2), ('f', 0)]

• 删除掉所有次数小于等于0的元素

>>> c = Counter(a=1, b=-2, c=3, d=4, f=0)>>> +cCounter({'d': 4, 'c': 3, 'a': 1})

Counter上的数学运算

Counter之间还能进行数学运算，在数学运算的结果中，次数小于等于0的元素将会被删除掉。

>>> c = Counter(a=3, b=1)>>> d = Counter(a=1, b=2)>>> c + d  # 将元素的次数进行相加Counter({'a': 4, 'b': 3})>>> c - d  # 将元素的次数进行相减Counter({'a': 2})>>> f = Counter(a=3, b=2, c=1)>>> c & f  # 两个Counter的元素取交集，并且元素的次数取较小的那个Counter({'a': 3, 'b': 1})>>> c | f  # 两个Counter的元素取并集，并且元素的次数取较大的那个Counter({'a': 3, 'b': 2, 'c': 1})

• 单目运算符+或者-

>>> c = Counter(a=2, b=-4)>>> +cCounter({'a': 2})>>> -cCounter({'b': 4})

注意事项

• Counter类是字典的子类，它的键和值都没有限制，值一般是一个数字用来表示某个元素出现的次数，但是它可以是任何值

• Counter类的most_common方法需要Counter的值是可排序的

• 一些便捷操作，比如c[key] += 1仅仅需要值是支持加或者减操作，所以Counter的值支持整型，浮点数，负数等，同样update和subtract方法的输入和输出也支持负数和0。

• 集合运算仅仅支持正数，负数和0都会被忽略掉，集合运算理论上对于值没有限制，只要支持加，减，比较操作就可以。

• elements()方法需要正数，负数和0将会被忽略掉。