Python中的Counter模块怎么使用

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发布时间：2023-04-19 14:55:08

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描述

项目	描述
Python 解释器	3.10.6

Counter 模块

在 python 的 collections 模块中，有一个很常用的模块就是 counter。counter 是一个简单的计数器，用于统计某些可哈希对象的数量。它以字典的形式存储元素和它们的计数。

Counter() 类

类 Counter() 能够对传入给该类的参数按照一定规则进行计数，并将计数对象与计数结果作为键值对以字典的形式进行结果的返回。

Counter(iterable=None, /, **kwds)

举个栗子

from collections import Counter
# 返回一个空的 Counter 对象
cnt = Counter()
print(cnt)

# 将可迭代对象（字符串）作为参数
cnt = Counter('Hello World')
print(cnt)

# 将可迭代对象（列表）作为参数
cnt = Counter(['a', 'a', 'b', 'd', 'c', 'd'])
print(cnt)

# 使用可迭代对象（字典）作为参数
cnt = Counter({'a': 1, 'b': 2, 'd': 3, 'c': 2})
print(cnt)

# 使用关键字参数
cnt = Counter(a=1, b=2, d=3, c=2)
print(cnt)

执行效果

Python之模块学习中文WORD版

本文档主要讲述的是Python之模块学习；python是由一系列的模块组成的，每个模块就是一个py为后缀的文件，同时模块也是一个命名空间，从而避免了变量名称冲突的问题。模块我们就可以理解为lib库，如果需要使用某个模块中的函数或对象，则要导入这个模块才可以使用，除了系统默认的模块（内置函数）不需要导入外。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看

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Counter()Counter({'l': 3, 'o': 2, 'H': 1, 'e': 1, ' ': 1, 'W': 1, 'r': 1, 'd': 1})Counter({'a': 2, 'd': 2, 'b': 1, 'c': 1})Counter({'d': 3, 'b': 2, 'c': 2, 'a': 1})Counter({'d': 3, 'b': 2, 'c': 2, 'a': 1})

Counter() 对象

字典

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由 Counter() 返回的结果为一个字典，它拥有普通字典的大部分方法。在大多数情况下，你可以像操作字典一样操作 Counter 对象。对此，请参考如下示例：

from collections import Counter
cnt = Counter('Hello World')
print(cnt)

# 输出 Counter 对象中的键值对列表
print(cnt.items())

# 移除 Counter 对象中的最后一个键值对
print(cnt.popitem())
print(cnt)

# 输出 Counter 中键 l 对应的值
print(cnt['l'])

执行结果

Counter({'l': 3, 'o': 2, 'H': 1, 'e': 1, ' ': 1, 'W': 1, 'r': 1, 'd': 1})
dict_items([('H', 1), ('e', 1), ('l', 3), ('o', 2), (' ', 1), ('W', 1), ('r', 1), ('d', 1)])
('d', 1)
Counter({'l': 3, 'o': 2, 'H': 1, 'e': 1, ' ': 1, 'W': 1, 'r': 1})
3

有序性

Python 中的字典是无序的，无序的 的含义并不是说字典中的键值对没有顺序，而是指字典中的键值对的顺序是不可预测的。对此，请参考如下示例：

d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
for key in d:
    print(key)

该示例的输出结果可能是：

a
b
c

也可能是：

b
c
a

当然还存在其他可能，这里就不一一列举了。

Python 官方对 Python 3.6 版本中的字典进行了优化，使其能够记住键值对插入的顺序。此后，字典显得不那么凌乱了（字典中的键值对的顺序变得可以预测了）。

KeyError

在 Python 的内置字典中，若尝试访问不存在的键，Python 将抛出 KeyError 异常错误。对此，请参考如下示例：

d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(d)

# 尝试访问字典 d 中不存在的键
print(d['d'])

执行效果

Traceback (most recent call last):
File "C:\main.py", line 5, in
print(d['d'])
KeyError: 'd'
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

同样的场景。这一次，我们让 Counter 作为主角。

from collections import Counter
cnt = Counter({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})
print(cnt)

# 尝试访问 Counter 中不存在的键
print(cnt['d'])

执行效果

访问 Counter 对象中不存在的键时，并不会抛出 KeyError 异常，而是返回默认计数值 0。

Counter({'c': 3, 'b': 2, 'a': 1})
0

魔术方法 __missing__

__missing__() 是 Python 中的一个特殊方法，用于处理通过键访问字典中的值时键不存在时的情况。
当我们使用字典的索引来访问一个不存在的键时，Python 将会调用特殊方法 __missing__() 来尝试返回一个合适的值。若未实现 __missing__() 方法，Python 将会抛出 KeyError 异常。对此，请参考如下示例：

# 创建一个字典对象，该对象继承自 Python 内置的 dict 对象
class MyDict(dict):
    def __missing__(self, key):
        return 0

# 实例化 MyDict() 对象
myDict = MyDict()
# 尝试访问 myDict 对象中不存在的键 a
print(myDict['a'])

执行效果

0

update() 方法

Counter 对象与 dict 对象同样实现了 update() 方法。使用 update() 方法能够将作为参数的字典合并到调用该方法的 dict 对象中。不同的是，dict 对象的 update() 方法在遇到具有相同的键时，将会对该键对应的值执行覆盖操作。而 Counter 对象的 update() 方法在遇到具有相同的键时，将会对该键对应的值执行叠加操作。对此，请参考如下示例：

from collections import Counter
# Python 中内置的 dict 对象
d = dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])
print(d)

d.update({'a': 4})
print(d)

print()

# Counter 对象
cnt = Counter({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})
print(cnt)

cnt.update({'a': 4})
print(cnt)

执行效果

{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
{'a': 4, 'b': 2, 'c': 3}

Counter({'c': 3, 'b': 2, 'a': 1})
Counter({'a': 5, 'c': 3, 'b': 2})

Counter 对象的常用方法

most_common()

most_common() 方法将返回一个列表，列表中的元素均为 Counter 对象中的键值对组成的元组。元组在列表中的顺序取决于计数值（键值对中的值）的大小。计数值更大的元组将位于列表的前端，计数值相等的元组将按照它们首次在列表中出现的顺序进行排列（先出现的元组将更靠近列表的前端）。
most_common() 默认将使用 Counter 对象中所有的键值对组成的元组作为返回列表中的元素。你可以通过向该方法提供一个数值，该数值将指定放回的列表中的元素的数量。

举个栗子

from collections import Counter
cnt = Counter({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})
print(cnt)

print()

print(cnt.most_common())
# 返回由 Counter 中计数值最大的两个
# 键值对构成的元组所组成的列表
print(cnt.most_common(2))
# 返回由 Counter 中计数值最大的
# 键值对构成的元组所组成的列表
print(cnt.most_common(1))

执行效果

Counter({'c': 3, 'b': 2, 'a': 1})

[('c', 3), ('b', 2), ('a', 1)]
[('c', 3), ('b', 2)]
[('c', 3)]

elements()

elements() 方法将返回一个以 Counter 对象中的键为元素的迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定的次数。

迭代器中的元素将存在如下特点：

元素将会按照其首次添加到 Counter 对象中的顺序进行返回。
某个键对应的计数值小于一，那么该键将不会作为元素出现在 element() 方法返回的迭代器中。

举个栗子

from collections import Counter
cnt = Counter({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': -4})
print(cnt)

print()

print(list(cnt.elements()))

执行效果

Counter({'c': 3, 'b': 2, 'a': 1, 'd': -4})

['a', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c']

total()

total() 方法将返回 Counter 对象中，所有计数值累加后得到的结果。对此，请参考如下示例：

from collections import Counter
cnt = Counter({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': -4})
cnt1 = Counter('Hello World')
print(cnt.total())
print(cnt1.total())

执行效果

2
11

subtract()

该方法的效果与 Counter 对象的 update() 方法类似。如果说 update() 方法执行的是加操作，那么 subtract() 方法执行的则是减操作。对此，请参考如下示例：

from collections import Counter
cnt = Counter({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': -4})

cnt.subtract({'a': 0, 'b': 1, 'd': -11})
print(cnt)

执行效果

Counter({'d': 7, 'c': 3, 'a': 1, 'b': 1})

Counter 对象间的运算

注：

本部分内容中讲解到的运算符仅能在 Python 3.3 及以后版本中正常使用。

加法运算

在 Python 的 Counter 模块中，两个 Counter 对象可以相加，相加后将返回一个新的 Counter 对象，其中每个元素的计数是两个原始 Counter 对象中该元素计数的总和。可以通过使用加法运算符来执行此操作。对此，请参考如下示例：

from collections import Counter

cnt = Counter('Hello')
cnt1 = Counter('World')

print(cnt)
print(cnt1)
print(cnt + cnt1)

执行效果

Counter({'l': 2, 'H': 1, 'e': 1, 'o': 1})
Counter({'W': 1, 'o': 1, 'r': 1, 'l': 1, 'd': 1})
Counter({'l': 3, 'o': 2, 'H': 1, 'e': 1, 'W': 1, 'r': 1, 'd': 1})

注：

在 Counter 对象间的运算过程中，对于 Counter 中不存在的键，其计数值为零。

减法运算

在 Python 的 Counter 模块中，可以使用减法运算符来对两个 Counter 对象进行减法运算，即将左侧 Counter 对象中的计数器值减去右侧 Counter 对象中相同键的计数器值，最后返回一个新的 Counter 对象。对此，请参考如下示例：

from collections import Counter

cnt = Counter('cook')
cnt1 = Counter('coder')

print(cnt)
print(cnt1)
print(cnt - cnt1)

执行效果

Counter({'o': 2, 'c': 1, 'k': 1})
Counter({'c': 1, 'o': 1, 'd': 1, 'e': 1, 'r': 1})
Counter({'o': 1, 'k': 1})

注：

在 Counter 对象间的运算过程中，对于 Counter 中不存在的键，其计数值为零。

并集运算

Counter 对象之间的并集运算是指两个 Counter 对象按照键的并集进行运算，返回的结果是一个新的 Counter 对象，其中包含的键和值均为 原始 Counter 对象中存在的键及其对应的最大值。对此，请参考如下示例：

from collections import Counter

cnt = Counter('Hello')
cnt1 = Counter('World')

print(cnt)
print(cnt1)
print(cnt | cnt1)

执行效果

Counter({'l': 2, 'H': 1, 'e': 1, 'o': 1})
Counter({'W': 1, 'o': 1, 'r': 1, 'l': 1, 'd': 1})
Counter({'l': 2, 'H': 1, 'e': 1, 'o': 1, 'W': 1, 'r': 1, 'd': 1})

交集运算

Counter 对象之间的交集运算是指两个 Counter 对象按照键的交集进行运算，返回的结果是一个新的 Counter 对象，其中包含的键和值均为 原始 Counter 对象中共同拥有的键及其对应的最小值。对此，请参考如下示例：

from collections import Counter

cnt = Counter('Hello')
cnt1 = Counter('World')

print(cnt)
print(cnt1)
print(cnt & cnt1)

执行效果

Counter({'l': 2, 'H': 1, 'e': 1, 'o': 1})
Counter({'W': 1, 'o': 1, 'r': 1, 'l': 1, 'd': 1})
Counter({'l': 1, 'o': 1})

单目运算

单目运算指的是表达式中存在单目运算符的运算操作。存在两种单目运算符，即单目减法运算符与单目加法运算符。无论是单目减法运算符还是单目加法运算符，它们的操作对象均为 Counter 对象中的计数值。
在对 Counter 对象进行单目运算后，将返回一个由大于零的计数值相关的键值对组成的 Counter 对象。对此，请参考如下示例：

from collections import Counter

cnt = Counter({'a': 4, 'b': 3, 'd': 0, 'c': -5})
print(+cnt)
print(-cnt)

执行效果

Counter({'a': 4, 'b': 3})
Counter({'c': 5})

Counter 对象间的比较

从 Python 3.10 版本开始，Counter 对象间开始支持常见的比较运算符，这些运算符有：

这里以 > 及 == 为例进行讲解。

>

当 > 的左侧的 Counter 对象的键对应的计数值均大于该符号右侧的 Counter 对象中相同的键（对于 Counter 中不存在的键，其计数值为零）对应的计数值时，比较结果为 True。否则为 False。对此，请参考如下示例：

from collections import Counter

cnt = Counter({'a': 4, 'b': 3, 'd': 7, 'c': 5})
cnt1 = Counter({'c': 3, 'd': 2, 'b': 6, 'a': 4})
cnt2 = Counter({'c': 4, 'd': 6, 'b': 2, 'a': 3})

print(cnt > cnt1)
print(cnt > cnt2)

执行效果

False
True

==

当 == 的左侧的 Counter 对象的键对应的计数值均等于该符号右侧的 Counter 对象中相同的键（对于 Counter 中不存在的键，其计数值为零）对应的计数值时，比较结果为 True。否则为 False。对此，请参考如下示例：

from collections import Counter

cnt = Counter({'a': 3, 'b': 2, 'd': 6, 'c': 4})
cnt1 = Counter({'c': 3, 'd': 2, 'b': 6, 'a': 4})
cnt2 = Counter({'c': 4, 'd': 6, 'b': 2, 'a': 3})

print(cnt == cnt1)
print(cnt == cnt2)

执行效果