Python找出列表中出現次數最多的元素三種方式

通過三種方式給大家介紹，具體詳情如下所示：

方式一：

原理：創建一個新的空字典，用循環的方式來獲取列表中的每一個元素，判斷獲取的元素是否存在字典中的key，如果不存在的話，將元素作為key，值為列表中元素的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)

運行結果：

{'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函數，setdefault()函數,如果鍵不存在于字典中，將會添加鍵并將值設為默認值。
打個比方，我們要查找的這個鍵不在字典中，我們先將它置為0，然后再加1，再查找到這個鍵的時候，這個時候它是存在這個字典里面的，故這個setdefault函數不生效，然后我們再把次數加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()函數,如果鍵不存在于字典中，將會添加鍵并將值設為默認值
 d[item] = d.setdefault(item, 0) + 1
print(d)

運行結果：

{'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模塊的Counter類
這個模塊很強大，尤其是這個類。他可以直接幫我們計數，然后再幫我們排序好。從大到小

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))

運行結果：

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

還可以輸出頻率最大的n個元素,類型為list

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

運行結果：

[('poor', 3), ('my', 2), ('skills', 2)]
<class 'list'>

附

ounter類支持collections.Counter類型的相加和相減

也就是用Counter(words)之后，這個類型是可以相加減的，只支持相加減
例子：

print(collection_words + collection_words)

這里要注意：不能為了圖方便進行collection_words * 2,因為類型不同，2為int，故不能進行運算
運行結果：

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

總結

到此這篇關于Python找出列表中出現次數最多的元素三種方式的文章就介紹到這了,更多相關python找出出現次數最多的元素內容請搜索億速云以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持億速云！