項目名周波数カウントPython
https://stackoverflow.com/questions/893417
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Russian質問
とってリストの言葉を見つけていきたい回数の単語が表示される。
には明らかにすることがで
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
uniques = set(words.split())
freqs = [(item, words.split().count(item)) for item in uniques]
print(freqs)
でもこのコードは良くないので、プログラムのリスク回のセット、第二の時間をカウントの登場です。
もちろん、ただ単に"サムネやエンジン機能のリストの数がないのでPythonic.ではより効率的Pythonicす。
解決
defaultdict の救助に！
from collections import defaultdict
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
d = defaultdict(int)
for word in words.split():
d[word] += 1
これはO（N）で実行されます。
他のヒント
Counterモジュールで collectionsクラスには、目的に構築されていますこの種の問題を解決します：
from collections import Counter
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
Counter(words.split())
# Counter({'apple': 2, 'banana': 2, 'strawberry': 1, 'lemon': 1})
標準的なアプローチ：
from collections import defaultdict
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
words = words.split()
result = collections.defaultdict(int)
for word in words:
result[word] += 1
print result
GROUPBY onelinerます：
from itertools import groupby
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
words = words.split()
result = dict((key, len(list(group))) for key, group in groupby(sorted(words)))
print result
freqs = {}
for word in words:
freqs[word] = freqs.get(word, 0) + 1 # fetch and increment OR initialize
私はこれが三部作のソリューションとしてではなく、コレクションをインポートせずに同じになりだと思います。またSelinapのソリューションのようなビットが、より読みやすい私見。トーマスWeigelのソリューションにはなく、例外を使用せずにほぼ同じ。
このしかし、コレクションライブラリからdefaultdict（）を使用するよりも遅くなる可能性があります。値がフェッチされるので、インクリメントした後、再度割り当て。代わりにだけインクリメント。しかし、+ =内部だけで同じことを行う可能性があります使用します。
あなたは標準辞書のメソッドを使用しない場合、あなたはこれを試すことができます（適切な辞書をインクリメントリストをループキーを。）：
>>> from itertools import groupby
>>> myList = words.split() # ['apple', 'banana', 'apple', 'strawberry', 'banana', 'lemon']
>>> [(k, len(list(g))) for k, g in groupby(sorted(myList))]
[('apple', 2), ('banana', 2), ('lemon', 1), ('strawberry', 1)]
これはO（n log n）時間で実行されます。
defaultdictなします：
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
my_count = {}
for word in words.split():
try: my_count[word] += 1
except KeyError: my_count[word] = 1
あなただけのカウントを使用することはできません？
words = 'the quick brown fox jumps over the lazy gray dog'
words.count('z')
#output: 1
私はここで、いくつかのスパークの練習で動作するように起こった私の解決策はあります。
tokens = ['quick', 'brown', 'fox', 'jumps', 'lazy', 'dog']
print {n: float(tokens.count(n))/float(len(tokens)) for n in tokens}
**上記の＃出力**
{'brown': 0.16666666666666666, 'lazy': 0.16666666666666666, 'jumps': 0.16666666666666666, 'fox': 0.16666666666666666, 'dog': 0.16666666666666666, 'quick': 0.16666666666666666}
を使用するには、単一の辞書にリストを変換するには（）を減らすます。
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
reduce( lambda d, c: d.update([(c, d.get(c,0)+1)]) or d, words.split(), {})
戻り
{'strawberry': 1, 'lemon': 1, 'apple': 2, 'banana': 2}
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
w=words.split()
e=list(set(w))
for i in e:
print(w.count(i)) #Prints frequency of every word in the list
この情報がお役に立てば幸い！
その答え以下をかがサイクルでは別の方法
def func(tup):
return tup[-1]
def print_words(filename):
f = open("small.txt",'r')
whole_content = (f.read()).lower()
print whole_content
list_content = whole_content.split()
dict = {}
for one_word in list_content:
dict[one_word] = 0
for one_word in list_content:
dict[one_word] += 1
print dict.items()
print sorted(dict.items(),key=func)
