Лучший способ превратить список слов в частоту dict

Ответ 1

Вид

from collections import defaultdict
fq= defaultdict( int )
for w in words:
    fq[w] += 1

Это обычно работает хорошо.

Ответ 2

Я считаю, что проще всего понять (хотя и не самый эффективный) способ:

{i:words.count(i) for i in set(words)}

Ответ 3

Просто обратите внимание, что, начиная с Python 2.7/3.1, эта функциональность будет встроена в модуль collections, см. эту ошибку Чтобы получить больше информации. Вот пример из примечания к выпуску:

>>> from collections import Counter
>>> c=Counter()
>>> for letter in 'here is a sample of english text':
...   c[letter] += 1
...
>>> c
Counter({' ': 6, 'e': 5, 's': 3, 'a': 2, 'i': 2, 'h': 2,
'l': 2, 't': 2, 'g': 1, 'f': 1, 'm': 1, 'o': 1, 'n': 1,
'p': 1, 'r': 1, 'x': 1})
>>> c['e']
5
>>> c['z']
0

Ответ 4

Это мерзость, но:

from itertools import groupby
dict((k, len(list(xs))) for k, xs in groupby(sorted(items)))

Я не могу придумать причины, по которым этот метод следовал бы над С. Лоттом, но если кто-то будет указывать на это, это может быть и я.:)

Ответ 5

На самом деле, ответ Counter уже упоминался, но мы можем сделать лучше (проще)!

from collections import Counter
my_list = ['a', 'b', 'b', 'a', 'b', 'c']
Counter(my_list)  # returns a Counter, dict-like object
>> Counter({'b': 3, 'a': 2, 'c': 1})

Ответ 6

Мне нужно поделиться интересным, но вроде нелепым способом сделать это, что я только что придумал:

>>> class myfreq(dict):
...     def __init__(self, arr):
...         for k in arr:
...             self[k] = 1
...     def __setitem__(self, k, v):
...         dict.__setitem__(self, k, self.get(k, 0) + v)
... 
>>> myfreq(['a', 'b', 'b', 'a', 'b', 'c'])
{'a': 2, 'c': 1, 'b': 3}

Ответ 7

Я решил пойти дальше и протестировать предложенные версии, я обнаружил, что collections.Counter, предложенный Джейкобом Габриэльсоном, был самым быстрым, а за ним последовала версия defaultdict SLott.

Вот мои коды:

from collections import defaultdict
from collections import Counter

import random

# using default dict
def counter_default_dict(list):
    count=defaultdict(int)
    for i in list:
        count[i]+=1
    return count

# using normal dict
def counter_dict(list):
    count={}
    for i in list:
        count.update({i:count.get(i,0)+1})
    return count

# using count and dict
def counter_count(list):
    count={i:list.count(i) for i in set(list)}
    return count

# using count and dict
def counter_counter(list):
    count = Counter(list)
    return count

list=sorted([random.randint(0,250) for i in range(300)])


if __name__=='__main__':
    from timeit import timeit
    print("collections.Defaultdict ",timeit("counter_default_dict(list)", setup="from __main__ import counter_default_dict,list", number=1000))
    print("Dict",timeit("counter_dict(list)",setup="from __main__ import counter_dict,list",number=1000))
    print("list.count ",timeit("counter_count(list)", setup="from __main__ import counter_count,list", number=1000))
    print("collections.Counter.count ",timeit("counter_counter(list)", setup="from __main__ import counter_counter,list", number=1000))

И мои результаты:

collections.Defaultdict 
0.06787874956330614
Dict
 0.15979115872995675
list.count 
 1.199258431219126
collections.Counter.count
 0.025896202538920665

Дайте мне знать, как я могу улучшить анализ.

Ответ 8

Я думаю, что использование библиотеки коллекций - это самый простой способ получить ее. Но если вы хотите получить частотный словарь, не используя его, то это другой способ,

l = [1,4,2,1,2,6,8,2,2]
d ={}
for i in l:
    if i in d.keys():
        d[i] = 1 + d[i]
    else:
        d[i] = 1
print (d)

оп:

{1: 2, 4: 1, 2: 4, 6: 1, 8: 1}