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1.はじめに
counter ユーティリティは、高速で便利なカウントを提供します。Counterは、ハッシュ可能なオブジェクトをカウントするための dict のサブクラスです。要素が辞書のキーのように格納され、そのカウントが値として格納されるコレクションです。カウントは、0 や負の数を含む任意の整数値にすることができます。Counter クラスは、他の言語のバッグやマルチセットに少し似ています。簡単に言えば、数えることができ、いくつかの例で明らかになります。
例：
#计算top10的单词
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(10)
[('remove', 2),('an', 2),('existing', 2),('key', 2),('one', 2)('level', 2),('down', 2)]
#计算列表中单词的个数
cnt = Counter()
for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']:
cnt[word] += 1
cnt
Counter({
'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1})
#上述这样计算有点嘛，下面的方法更简单，直接计算就行
L = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']
Counter(L)
Counter({
'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1}
要素は iterable からカウントされるか、他のマッピング (またはカウンター) から初期化されます。
from collections import Counter
#字符串计数
Counter('gallahad')
Counter({
'g': 1, 'a': 3, 'l': 2, 'h': 1, 'd': 1})
#字典计数
Counter({
'red': 4, 'blue': 2})
Counter({
'red': 4, 'blue': 2})
#计数
Counter(cats=4, dogs=8)
Counter({
'cats': 4, 'dogs': 8})
Counter(['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue'])
Counter({
'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1})
2. 基本操作
1.「反復可能なシーケンス」内の各要素の出現回数をカウントします
1.1 リスト/文字列への影響
次の 2 つの使用方法があります。1 つは直接使用する方法で、もう 1 つはインスタンス化後に使用する方法です。頻繁に呼び出したい場合は、明らかに後者の方が簡潔です。なぜなら、Counter のさまざまなメソッドを他の iterable に対して簡単に呼び出すことができるからです。シーケンスは同じルーチンです。
#首先引入该方法
from collections import Counter
#对列表作用
list_01 = [1,9,9,5,0,8,0,9] #GNZ48-陈珂生日
print(Counter(list_01)) #Counter({9: 3, 0: 2, 1: 1, 5: 1, 8: 1})
#对字符串作用
temp = Counter('abcdeabcdabcaba')
print(temp) #Counter({'a': 5, 'b': 4, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1})
#以上其实是两种使用方法，一种是直接用，一种是实例化以后使用,如果要频繁调用的话，显然后一种更简洁
1.2 出力結果
#查看类型
print( type(temp) ) #<class 'collections.Counter'>
#转换为字典后输出
print( dict(temp) ) #{'b': 4, 'a': 5, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 1}
for num,count in enumerate(dict(temp).items()):
print(count)
"""
('e', 1)
('c', 3)
('a', 5)
('b', 4)
('d', 2)
"""
1.3 組み込みの items() メソッドを使用して出力する
明らかに、この方法は、辞書に変換してから出力する方法よりも便利です。
print(temp.items()) #dict_items([('e', 1), ('c', 3), ('b', 4), ('d', 2), ('a', 5)])
for item in temp.items():
print(item)
"""
('a', 5)
('c', 3)
('d', 2)
('e', 1)
('b', 4)
"""
2. most_common() は、出現回数が最も多い要素をカウントします
most_common() メソッドを使用して、n 個の最も一般的な要素と出現回数を含むリストを、一般性の高いものから低いものへと並べ替えて返します。n が省略されているか、None の場合、most_common() はカウンター内のすべての要素を返し、カウントが等しい要素は最初に出現した順に並べ替えられ、上位の単語頻度の単語を計算するためによく使用されます。
#求序列中出现次数最多的元素
from collections import Counter
list_01 = [1,9,9,5,0,8,0,9]
temp = Counter(list_01)
#统计出现次数最多的一个元素
print(temp.most_common(1)) #[(9, 3)] 元素“9”出现3次。
print(temp.most_common(2)) #[(9, 3), (0, 2)] 统计出现次数最多个两个元素
#没有指定个数，就列出全部
print(temp.most_common()) #[(9, 3), (0, 2), (1, 1), (5, 1), (8, 1)]
Counter('abracadabra').most_common(3)
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2)]
Counter('abracadabra').most_common(5)
[('a', 5), ('b', 2), ('r', 2), ('c', 1), ('d', 1)]
3. elements() および sort() メソッド
説明: 各要素がカウント値で指定された回数繰り返される反復子を返します。要素は最初に出現した順に返されます。要素の数が 1 未満の場合、elements() はそれを無視します。
例：
c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)
list(c.elements())
['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b']
sorted(c.elements())
['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']
from collections import Counter
c = Counter('ABCABCCC')
print(c.elements()) #<itertools.chain object at 0x0000027D94126860>
#尝试转换为list
print(list(c.elements())) #['A', 'A', 'C', 'C', 'C', 'C', 'B', 'B']
#或者这种方式
print(sorted(c.elements())) #['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']
#这里与sorted的作用是： list all unique elements，列出所有唯一元素
#例如
print( sorted(c) ) #['A', 'B', 'C']
公式文書の例:
# Knuth's example for prime factors of 1836: 2**2 * 3**3 * 17**1
prime_factors = Counter({
2: 2, 3: 3, 17: 1})
product = 1
for factor in prime_factors.elements(): # loop over factors
product *= factor # and multiply them
print(product) #1836
#1836 = 2*2*3*3*3*17
4. Subtract() 減算操作: 出力は、結果がゼロまたはゼロ未満のカウントを無視しません。
iterable オブジェクトまたは map オブジェクトから要素を減算します。入力と出力の両方が 0 または負になる可能性があります。
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})
#减去一个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}
subtract_test01 = Counter("AAB")
subtract_test01.subtract("BCC")
print(subtract_test01) #Counter({'A': 2, 'B': 0, 'C': -2})
ここでは、カウントをゼロ未満に減らすことができ、ゼロと負の数を含めることができます。
subtract_test02 = Counter("which")
subtract_test02.subtract("witch") #从另一个迭代序列中减去元素
subtract_test02.subtract(Counter("watch")) #^……
#查看结果
print( subtract_test02["h"] ) # 0 ,whirch 中两个，减去witch中一个，减去watch中一个，剩0个
print( subtract_test02["w"] ) #-1
5. 辞書法
ディクショナリとは動作が異なる 2 つのメソッドを除いて、通常、ディクショナリ メソッドは Counter オブジェクトで使用できます。
- fromkeys(iterable): このクラス メソッドは Counter に実装されていません。
- update([iterable-or-mapping]): iterable オブジェクトから要素をカウントするか、別のマッピング オブジェクト (またはカウンター) から要素を追加すると、要素の数が追加されます。さらに、反復可能なオブジェクトは、(キー、値) ペアではなく、シーケンス要素である必要があります。
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) # n least common elements
+c # remove zero and negative counts
6. 数学演算
この機能は非常に強力で、Counter オブジェクトと組み合わせてマルチセット (カウンター内の 0 より大きい要素) を生成できるいくつかの数学演算を提供します。要素の対応するカウントを加算または減算することにより、結合されたカウンターを加算および減算します。Intersection と union は、対応するカウントの最小値または最大値を返します。各操作は符号付きカウントを受け入れますが、出力では結果が 0 または 0 未満になるカウントは無視されます。
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})
print(Counter('AAB') + Counter('BCC'))
#Counter({'B': 2, 'C': 2, 'A': 2})
print(Counter("AAB")-Counter("BCC"))
#Counter({'A': 2})
AND" および "OR" 演算:
print(Counter('AAB') & Counter('BBCC'))
#Counter({'B': 1})
print(Counter('AAB') | Counter('BBCC'))
#Counter({'A': 2, 'C': 2, 'B': 2})
単項加算と減算 (単項演算子) は、空のカウンターから加算または減算することを意味します。これは、カウント値に正または負の値を掛けることと同等であり、結果がゼロまたはゼロ未満のカウントは出力で無視されます。
c = Counter(a=2, b=-4)
+c
Counter({
'a': 2})
-c
Counter({
'b': 4})
テキストの類似度、加重類似度を計算するアルゴリズムを作成します。
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 & collect1
bing = collect0 | collect1
sim = float(sum(jiao.values()))/float(sum(bing.values()))
return(sim)
str_0 = '定位手机定位汽车定位GPS定位人定位位置查询'
str_1 = '导航定位手机定位汽车定位GPS定位人定位位置查询'
str_sim(str_0,str_1,5)
0.75
7. Keys() と Values() の合計要素数を計算する
from collections import Counter
c = Counter('ABCABCCC')
print(sum(c.values())) # 8 total of all counts
print(c.keys()) #dict_keys(['A', 'B', 'C'])
print(c.values()) #dict_values([2, 2, 4])
8. 単一要素の結果を照会する
from collections import Counter
c = Counter('ABBCC')
#查询具体某个元素的个数
print(c["A"]) #1
9.追加
for elem in 'ADD': # update counts from an iterabl
c[elem] += 1
print(c.most_common()) #[('C', 2), ('D', 2), ('A', 2), ('B', 2)]
#可以看出“A”增加了一个，新增了两个“D”
10.削除（デル）
del c["D"]
print(c.most_common()) #[('C', 2), ('A', 2), ('B', 2)]
del c["C"]
print(c.most_common()) #[('A', 2), ('B', 2)]
11.更新更新()
d = Counter("CCDD")
c.update(d)
print(c.most_common()) #[('B', 2), ('A', 2), ('C', 2), ('D', 2)]
12. クリア clear()
c.clear()
print(c) #Counter()
3. まとめ
Counter は dict サブクラスであり、主にアクセスするオブジェクトの頻度をカウントするために使用されます。
一般的な方法:
- elements(): 各要素の反復計算回数であるイテレータを返します。要素のカウントが 1 未満の場合は無視されます。
- most_common ([n]): n 個の最も頻繁にアクセスされる要素とカウントを提供するリストを返します
- 減算 ([iterable-or-mapping]): 反復可能なオブジェクトから要素を減算します。入力と出力は、マイナス記号とは異なり、0 または負の値にすることができます -
- update([iterable-or-mapping]): 反復可能なオブジェクトから要素をカウントするか、別のマッピング オブジェクト (またはカウンター) から追加します。
例：
# 统计字符出现的次数
>>> import collections
>>> collections.Counter('hello world')
Counter({
'l': 3, 'o': 2, 'h': 1, 'e': 1, ' ': 1, 'w': 1, 'r': 1, 'd': 1})
# 统计单词数
>>> collections.Counter('hello world hello world hello nihao'.split())
Counter({
'hello': 3, 'world': 2, 'nihao': 1})
一般的に使用される方法:
>>> c = collections.Counter('hello world hello world hello nihao'.split())
>>> c
Counter({
'hello': 3, 'world': 2, 'nihao': 1})
# 获取指定对象的访问次数，也可以使用get()方法
>>> c['hello']
3
>>> c = collections.Counter('hello world hello world hello nihao'.split())
# 查看元素
>>> list(c.elements())
['hello', 'hello', 'hello', 'world', 'world', 'nihao']
# 追加对象，或者使用c.update(d)
>>> c = collections.Counter('hello world hello world hello nihao'.split())
>>> d = collections.Counter('hello world'.split())
>>> c
Counter({
'hello': 3, 'world': 2, 'nihao': 1})
>>> d
Counter({
'hello': 1, 'world': 1})
>>> c + d
Counter({
'hello': 4, 'world': 3, 'nihao': 1})
# 减少对象，或者使用c.subtract(d)
>>> c - d
Counter({
'hello': 2, 'world': 1, 'nihao': 1})
# 清除
>>> c.clear()
>>> c
Counter()