1.collections模块

collections模块自Python 2.4版本开始被引入,包含了dict、set、list、tuple以外的一些特殊的容器类型,分别是:

  • OrderedDict类:排序字典,是字典的子类。引入自2.7。
  • namedtuple()函数:命名元组,是一个工厂函数。引入自2.6。
  • Counter类:为hashable对象计数,是字典的子类。引入自2.7。
  • deque:双向队列。引入自2.4。
  • defaultdict:使用工厂函数创建字典,使不用考虑缺失的字典键。引入自2.5。

文档参见:http://docs.python.org/2/library/collections.html

2.Counter类

Counter类的目的是用来跟踪值出现的次数。它是一个无序的容器类型,以字典的键值对形式存储,其中元素作为key,其计数作为value。计数值可以是任意的Interger(包括0和负数)。Counter类和其他语言的bags或multisets很相似。

2.1 创建

下面的代码说明了Counter类创建的四种方法:

Counter类的创建

 
 
 
 
 

Python

 
1
2
3
4
5
>>> c = Counter()  # 创建一个空的Counter类
>>> c = Counter('gallahad')  # 从一个可iterable对象(list、tuple、dict、字符串等)创建
>>> c = Counter({'a': 4, 'b': 2})  # 从一个字典对象创建
>>> c = Counter(a=4, b=2)  # 从一组键值对创建
 

2.2 计数值的访问与缺失的键

当所访问的键不存在时,返回0,而不是KeyError;否则返回它的计数。

计数值的访问

 
 
 
 
 

Python

 
1
2
3
4
5
6
7
8
>>> c = Counter("abcdefgab")
>>> c["a"]
2
>>> c["c"]
1
>>> c["h"]
0
 

2.3 计数器的更新(update和subtract)

可以使用一个iterable对象或者另一个Counter对象来更新键值。

计数器的更新包括增加和减少两种。其中,增加使用update()方法:

计数器的更新(update)

 
 
 
 
 

Python

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
>>> c = Counter('which')
>>> c.update('witch')  # 使用另一个iterable对象更新
>>> c['h']
3
>>> d = Counter('watch')
>>> c.update(d)  # 使用另一个Counter对象更新
>>> c['h']
4
 

减少则使用subtract()方法:

计数器的更新(subtract)

 
 
 
 
 

Python

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
>>> c = Counter('which')
>>> c.subtract('witch')  # 使用另一个iterable对象更新
>>> c['h']
1
>>> d = Counter('watch')
>>> c.subtract(d)  # 使用另一个Counter对象更新
>>> c['a']
-1
 

2.4 键的删除

当计数值为0时,并不意味着元素被删除,删除元素应当使用del

键的删除

 
 
 
 
 

Python

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
>>> c = Counter("abcdcba")
>>> c
Counter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 2, 'd': 1})
>>> c["b"] = 0
>>> c
Counter({'a': 2, 'c': 2, 'd': 1, 'b': 0})
>>> del c["a"]
>>> c
Counter({'c': 2, 'b': 2, 'd': 1})
 

2.5 elements()

返回一个迭代器。元素被重复了多少次,在该迭代器中就包含多少个该元素。元素排列无确定顺序,个数小于1的元素不被包含。

elements()方法

 
 
 
 
 

Python

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

2.6 most_common([n])

返回一个TopN列表。如果n没有被指定,则返回所有元素。当多个元素计数值相同时,排列是无确定顺序的。

most_common()方法

 
 
 
 
 

Python

 
1
2
3
4
5
>>> c = Counter('abracadabra')
>>> c.most_common()
[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2), ('c', 1), ('d', 1)]
>>> c.most_common(3)
[('a', 5), ('r', 2), ('b', 2)]

2.7 fromkeys

未实现的类方法。

2.8 浅拷贝copy

浅拷贝copy

 
 
 
 
 

Python

 
1
2
3
4
5
6
>>> c = Counter("abcdcba")
>>> c
Counter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 2, 'd': 1})
>>> d = c.copy()
>>> d
Counter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 2, 'd': 1})

2.9 算术和集合操作

+、-、&、|操作也可以用于Counter。其中&和|操作分别返回两个Counter对象各元素的最小值和最大值。需要注意的是,得到的Counter对象将删除小于1的元素。

Counter对象的算术和集合操作

 
 
 
 
 

Python

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
>>> c = Counter(a=3, b=1)
>>> d = Counter(a=1, b=2)
>>> c + d  # c[x] + d[x]
Counter({'a': 4, 'b': 3})
>>> c - d  # subtract(只保留正数计数的元素)
Counter({'a': 2})
>>> c & d  # 交集:  min(c[x], d[x])
Counter({'a': 1, 'b': 1})
>>> c | d  # 并集:  max(c[x], d[x])
Counter({'a': 3, 'b': 2})

3.常用操作

下面是一些Counter类的常用操作,来源于Python官方文档

Counter类常用操作

 
 
 
 
 

Python

 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
sum(c.values())  # 所有计数的总数
c.clear()  # 重置Counter对象,注意不是删除
list(c)  # 将c中的键转为列表
set(c)  # 将c中的键转为set
dict(c)  # 将c中的键值对转为字典
c.items()  # 转为(elem, cnt)格式的列表
Counter(dict(list_of_pairs))  # 从(elem, cnt)格式的列表转换为Counter类对象
c.most_common()[:-n:-1]  # 取出计数最少的n-1个元素
c += Counter()  # 移除0和负值

本文内容遵从CC3.0版权协议,转载请注明:转自Pythoner

本文链接地址:Python标准库——collections模块的Counter类

Python标准库——collections模块的Counter类的更多相关文章

  1. [python标准库]Pickle模块

    Pickle-------python对象序列化 本文主要阐述以下几点: 1.pickle模块简介 2.pickle模块提供的方法 3.注意事项 4.实例解析 1.pickle模块简介 The pic ...

  2. Python 标准库 ConfigParser 模块 的使用

    Python 标准库 ConfigParser 模块 的使用 demo #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import ConfigParser import ...

  3. [python标准库]XML模块

    1.什么是XML XML是可扩展标记语言(Extensible Markup Language)的缩写,其中的 标记(markup)是关键部分.您可以创建内容,然后使用限定标记标记它,从而使每个单词. ...

  4. 【python】Python标准库defaultdict模块

    来源:http://www.ynpxrz.com/n1031711c2023.aspx Python标准库中collections对集合类型的数据结构进行了很多拓展操作,这些操作在我们使用集合的时候会 ...

  5. Python标准库--os模块

    这个模块包含普遍的操作系统功能.如果你希望你的程序能够与平台无关的话,这个模块是尤为重要的.即它允许一个程序在编写后不需要任何改动,也不会发生任何问题,就可以在Linux和Windows下运行.一个例 ...

  6. python标准库 bisect模块

    # -*- coding: utf-8 -*- # python:2.x __author__ = 'Administrator' #bisect #作用:维护有序列表,而不必在每次向列表增加一个元素 ...

  7. python标准库 sysconfig模块

    # -*- coding: utf-8 -*-# python:2.x__author__ = 'Administrator'import sysconfig#sysconfig:解释器编译时配置#作 ...

  8. Python标准库 -- UUID模块(生成唯一标识)

    UUID是什么: UUID: 通用唯一标识符 ( Universally Unique Identifier ),对于所有的UUID它可以保证在空间和时间上的唯一性,也称为GUID,全称为: UUID ...

  9. Python——标准库 Sys模块

    ---------------------------------------------------------------------------------------------------- ...

随机推荐

  1. 梳理 Opengl ES 3.0 (五)shader运行原理

    先来看看一张图 shader都是在运行时编译和执行的,每个shader都有一个main函数作为它的入口. vertex shader的功能有两个:一个是计算顶点坐标变换,另一个就是为片元shader计 ...

  2. java设计模式之命令模式以及在java中作用

    命令模式属于对象的行为模式.命令模式又称为行动(Action)模式或交易(Transaction)模式. 命令模式把一个请求或者操作封装到一个对象中.命令模式允许系统使用不同的请求把客户端参数化,对请 ...

  3. term "JavaScript"

    在Web浏览器上下文中理解的总称“JavaScript”包含几个非常不同的元素. 其中一个是核心语言(ECMAScript),另一个是Web API的集合,包括DOM(文档对象模型) JavaScri ...

  4. mysql原理以及相关优化

    说起MySQL的查询优化,相信大家积累一堆技巧:不能使用SELECT *.不使用NULL字段.合理创建索引.为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧?是否理解其背后的工作原理?在 ...

  5. 201621123033 《Java程序设计》第13周学习总结

    1. 本周学习总结 以你喜欢的方式(思维导图.OneNote或其他)归纳总结多网络相关内容. 2. 为你的系统增加网络功能(购物车.图书馆管理.斗地主等)-分组完成 为了让你的系统可以被多个用户通过网 ...

  6. oracle分区技术提高查询效率

    概述: 当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进行分区.表进行分区后,逻辑上表仍然是一张完整的表,只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件 ...

  7. springMVC笔记二

    第十四章 springmvc快速入门(注解版本) 1)springmvc快速入门(传统版) 步一:创建springmvc-day02这么一个web应用 步二:导入springioc,springweb ...

  8. 【题解】NOI2015寿司晚宴

    想好久啊+不敢写啊……但果然人还是应当勇敢自信,只有坚定地去尝试,才会知道最后的结果.1A真的太开心啦,不过好像我的做法还是比较复杂的样子……理解起来应该算是比较容易好懂的类型,大家可以参考一下思路~ ...

  9. STL map、set中key为结构体的用法

    下面是map定义的结构: // TEMPLATE CLASS map template<class _Kty, class _Ty, class _Pr = less<_Kty>, ...

  10. Winpcap网络开发库入门

    原文链接地址:http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/20/1315176.html Winpcap是一个强大的网络开发库,可以实现许多功能:获 ...