目錄
- 一、初始化Counter
- 二、遍歷Counter
- 三、elements()
- 四、most_common
- 五、算數操作
一、初始化Counter
Counter支持3種形式的初始化，比如提供一個數組，一個字典，或單獨鍵值對“=”式賦值。具體初始化的代碼如下所示：
import collections
a = collections.Counter(['a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c'])
b = collections.Counter({"a": 2, "b": 3, "c": 1})
c = collections.Counter(a=2, b=3, c=1)
print(a)
print(b)
print(c)
運行之后，效果如下：
這種是直接通過構造函數進行填充。當然，我們還可以直接構造一個空Counter，然后通過update()函數進行填充。
import collections
a = collections.Counter()
a.update(['a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c'])
print(a)
運行效果和上面的a一樣，這里就不上圖了，感興趣的讀者自己測試運行。
二、遍歷Counter
通過上面初始化以及更新，我們Counter容器中存在了很多的值。因為輸出的是字典的形式，所以我們可以直接通過字典的方式進行訪問。
import collections
a = collections.Counter()
a.update(['a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c'])
for key in 'abcde':
print(key, "=", a[key])
運行之后，效果如下：
可以看到容器Counter，可以輸出空值不報錯。因為當我們沒有找到某個值時，其默認計數為0。
三、elements()
當然，如果你想實現那種輸出沒有0值的遍歷。可以使用elements()迭代器。具體代碼如下：
import collections
a = collections.Counter()
a.update('caabbbc')
print(list(a.elements()))
運行之后，效果如下：
需要注意的是，elements()雖然去除了0值，但并不能保證遍歷順序。
四、most_common
most_common()函數可以生成一個序列，統計包含n個最長遇到的輸入值以及相應的計數。這里，我們來實現統計一個文檔中，字母出現的個數。具體代碼如下：
import collections
c = collections.Counter()
with open('英文文檔.txt', 'rt') as f:
for line in f:
c.update(line.rstrip().lower())
for letter, count in c.most_common(5):
print("{}：{}".format(letter, count))
運行之后，效果如下：
這里統計的英文文檔中，空格最多，達到了658個。其他的一次都是前幾最多的個數。這樣我們可以通過Counter生成一個英文文檔中字母的頻度分布，在自然語言的處理當中。就可以完美的結合起來進行統計使用。
五、算數操作
Counter容器不僅可以統計頻度的分布。還可以進行一些算數運算。比如將兩個Counter容器進行相加進行統計，亦或者相減也行。具體操作如下：
import collections
c1 = collections.Counter('abcbcabds')
c2 = collections.Counter('abcbcabds')
print("原始值：")
print(c1)
print(c2)
print("算數運算后：")
print(c1 + c2)
print(c1 - c2)
print(c1 c2)
print(c1 | c2)
運行之后，效果如下：
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