一、模塊概述

1、模塊作用

官方說法：collections模塊實現(xiàn)了特定目標(biāo)的容器，以提供Python標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)建容器dict ,list , set , 和tuple的替代選擇。

通俗說法：Python內(nèi)置的數(shù)據(jù)類型和方法，collections模塊在這些內(nèi)置類型的基礎(chǔ)提供了額外的高性能數(shù)據(jù)類型，比如基礎(chǔ)的字典是不支持順序的，collections模塊的OrderedDict類構(gòu)建的字典可以支持順序，collections模塊的這些擴(kuò)展的類用處非常大，熟練掌握該模塊，可以大大簡化Python代碼，提高Python代碼逼格和效率，高手入門必備。

2、模塊子類

用collections.__all__查看所有的子類，一共包含9個

import collections print(collections.__all__)

這個模塊實現(xiàn)了特定目標(biāo)的容器，以提供Python標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)建容器dict , list , set , 和tuple 的替代選擇。

namedtuple()	創(chuàng)建命名元組子類的工廠函數(shù)，生成可以使用名字來訪問元素內(nèi)容的tuple子類
deque	類似列表(list)的容器，實現(xiàn)了在兩端快速添加(append)和彈出(pop)
ChainMap	類似字典(dict)的容器類，將多個映射集合到一個視圖里面
Counter	字典的子類，提供了可哈希對象的計數(shù)功能
OrderedDict	字典的子類，保存了他們被添加的順序，有序字典
defaultdict	字典的子類，提供了一個工廠函數(shù)，為字典查詢提供一個默認(rèn)值
UserDict	封裝了字典對象，簡化了字典子類化
UserList	封裝了列表對象，簡化了列表子類化
UserString	封裝了字符串對象，簡化了字符串子類化（中文版翻譯有誤）

計數(shù)器-Counter

1、基礎(chǔ)介紹

一個計數(shù)器工具提供快速和方便的計數(shù)，Counter是一個dict的子類，用于計數(shù)可哈希對象。它是一個集合，元素像字典鍵(key)一樣存儲，它們的計數(shù)存儲為值。計數(shù)可以是任何整數(shù)值，包括0和負(fù)數(shù)，Counter類有點像其他語言中的bags或multisets。簡單說，就是可以統(tǒng)計計數(shù)，來幾個例子看看就清楚了，比如

#計算top5的單詞 from collections import Counter import re text = 'remove an existing key one level down remove an existing key one level down' words = re.findall(r'\w+', text) Counter(words).most_common(5) #計算列表中單詞的個數(shù) cnt = Counter() for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']:cnt[word] += 1 cnt #上述這樣計算有點嘛，下面的方法更簡單，直接計算就行 L = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue'] Counter(L)

元素從一個iterable 被計數(shù)或從其他的mapping (or counter)初始化：

from collections import Counter#字符串計數(shù) Counter('gallahad') #字典計數(shù) Counter({'red': 4, 'blue': 2}) #是個啥的計數(shù) Counter(cats=4, dogs=8) Counter(['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue'])

1、elements()

描述：返回一個迭代器，其中每個元素將重復(fù)出現(xiàn)計數(shù)值所指定次。 元素會按首次出現(xiàn)的順序返回。 如果一個元素的計數(shù)值小于1，elements() 將會忽略它。

語法：elements( )

c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2) list(c.elements()) #['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']sorted(c.elements()) 3['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=5) list(c.elements()) #['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'd', 'd', 'd', 'd', 'd']

2、most_common()

返回一個列表，其中包含n個最常見的元素及出現(xiàn)次數(shù)，按常見程度由高到低排序。 如果 n 被省略或為None，most_common() 將返回計數(shù)器中的所有元素，計數(shù)值相等的元素按首次出現(xiàn)的順序排序，經(jīng)常用來計算top詞頻的詞語。

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

3、subtract()

從迭代對象或映射對象減去元素。像dict.update() 但是是減去，而不是替換。輸入和輸出都可以是0或者負(fù)數(shù)。

c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2) d = Counter(a=1, b=2, c=3, d=4) c.subtract(d) c #Counter({'a': 3, 'b': 0, 'c': -3, 'd': -6})#減去一個abcd str0 = Counter('aabbccdde') str0 #Counter({'a': 2, 'b': 2, 'c': 2, 'd': 2, 'e': 1})str0.subtract('abcd') str0 #Counter({'a': 1, 'b': 1, 'c': 1, 'd': 1, 'e': 1}

4、字典方法

通常字典方法都可用于Counter對象，除了有兩個方法工作方式與字典并不相同。

fromkeys(iterable)

這個類方法沒有在Counter中實現(xiàn)。

update([iterable-or-mapping])

從迭代對象計數(shù)元素或者從另一個映射對象 (或計數(shù)器) 添加。 像 dict.update() 但是是加上，而不是替換。另外，迭代對象應(yīng)該是序列元素，而不是一個 (key, value) 對。

sum(c.values()) # total of all counts c.clear() # reset all counts list(c) # list unique elements set(c) # convert to a set dict(c) # convert to a regular dictionary c.items() # convert to a list of (elem, cnt) pairs Counter(dict(list_of_pairs)) # convert from a list of (elem, cnt) pairs c.most_common()[:-n-1:-1] # n least common elements +c # remove zero and negative counts

5、數(shù)學(xué)操作

這個功能非常強(qiáng)大，提供了幾個數(shù)學(xué)操作，可以結(jié)合 Counter 對象，以生產(chǎn) multisets (計數(shù)器中大于0的元素）。 加和減，結(jié)合計數(shù)器，通過加上或者減去元素的相應(yīng)計數(shù)。交集和并集返回相應(yīng)計數(shù)的最小或最大值。每種操作都可以接受帶符號的計數(shù)，但是輸出會忽略掉結(jié)果為零或者小于零的計數(shù)。

c = Counter(a=3, b=1) d = Counter(a=1, b=2) c + d # add two counters together: c[x] + d[x] #Counter({'a': 4, 'b': 3}) c - d # subtract (keeping only positive counts) #Counter({'a': 2}) c & d # intersection: min(c[x], d[x]) #Counter({'a': 1, 'b': 1}) c | d # union: max(c[x], d[x]) #Counter({'a': 3, 'b': 2})

單目加和減（一元操作符）意思是從空計數(shù)器加或者減去。

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

寫一個計算文本相似的算法，加權(quán)相似

def str_sim(str_0,str_1,topn):topn = int(topn)collect0 = Counter(dict(Counter(str_0).most_common(topn)))collect1 = Counter(dict(Counter(str_1).most_common(topn))) jiao = collect0 & collect1bing = collect0 | collect1 sim = float(sum(jiao.values()))/float(sum(bing.values())) return(sim) str_0 = '定位手機(jī)定位汽車定位GPS定位人定位位置查詢' str_1 = '導(dǎo)航定位手機(jī)定位汽車定位GPS定位人定位位置查詢' str_sim(str_0,str_1,5) #0.75

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python库collections中的计数器（Counter）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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