一、模塊概述

1、模塊作用

官方說法：collections模塊實現了特定目標的容器，以提供Python標準內建容器dict ,list , set , 和tuple的替代選擇。

通俗說法：Python內置的數據類型和方法，collections模塊在這些內置類型的基礎提供了額外的高性能數據類型，比如最常用的統計詞頻most_common()函數，又如基礎的字典是不支持順序的，collections模塊的OrderedDict類構建的字典可以支持順序，collections模塊的這些擴展的類用處非常大，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。

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2、模塊資料

關于該模塊，官方的參考資料寫的非常詳細，也很有價值，大家可以參考

中文文檔：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/collections.html#module-collections

英文文檔：https://docs.python.org/3/library/collections.html#module-collections

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3、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__) ['deque', 'defaultdict', 'namedtuple', 'UserDict', 'UserList','UserString', 'Counter', 'OrderedDict', 'ChainMap']

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這個模塊實現了特定目標的容器，以提供Python標準內建容器dict , list , set , 和tuple 的替代選擇。

namedtuple()	創建命名元組子類，生成可以使用名字來訪問元素內容的tuple子類
deque	類似列表(list)的容器，實現了在兩端快速添加(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，為字典查詢提供一個默認值
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）

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二、計數器-Counter

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

計算top10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(10) [('remove', 2),('an', 2),('existing', 2),('key', 2),('one', 2)('level', 2),('down', 2)] #計算列表中單詞的個數 cnt = Counter() for word in ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']:cnt[word] += 1 cnt Counter({'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1}) #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) Counter({'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1})

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

from?collections?import?Counter #字符串計數 Counter('gallahad') Counter({'g': 1, 'a': 3, 'l': 2, 'h': 1, 'd': 1})#字典計數 Counter({'red': 4, 'blue': 2}) Counter({'red': 4, 'blue': 2})#是個啥玩意計數 Counter(cats=4, dogs=8) Counter({'cats': 4, 'dogs': 8})Counter(['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']) Counter({'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1})

計數器對象除了字典方法以外，還提供了三個其他的方法：

1、elements()

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

語法：elements( ?)

參數：無

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']

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2、most_common()

返回一個列表，其中包含n個最常見的元素及出現次數，按常見程度由高到低排序。如果 n 被省略或為None，most_common()?將返回計數器中的所有元素，計數值相等的元素按首次出現的順序排序：

經常用來計算top詞頻的詞語。

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

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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或者負數。

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}

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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。

update([iterable-or-mapping])

從?迭代對象?計數元素或者 從另一個?映射對象?(或計數器) 添加。像 dict.update()?但是是加上，而不是替換。另外，迭代對象應該是序列元素，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

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5、數學操作

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

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 # interp: 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）意思是從空計數器加或者減去。

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

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寫一個計算文本相似的算法，加權相似

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 = '定位手機定位汽車定位GPS定位人定位位置查詢' str_1 = '導航定位手機定位汽車定位GPS定位人定位位置查詢' str_sim(str_0,str_1,5) 0.75

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Python基础】Python之collections库-Counter的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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