Нахождение частотного распределения списка чисел в Python

У меня есть длинный список таких чисел. Я хотел бы найти частотное распределение каждого числа, но я не мог использовать функцию счетчика, чтобы получить частоту каждого элемента, поскольку они являются целыми числами, и я получаю сообщение об ошибке, что оно не повторяется, и поэтому я не мог преобразовать список в строки . Я проверил похожие вопросы, но мне они не подошли.

data=[1.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 15.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 3.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 7.0, 1.0, 0.0, 0.0, 4.0, 3.0, 3.0, 1.0, 1.0, 2.0, 4.0, 0.0, 1.0, 7.0, 2.0, 1.0, 1.0, 4.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 2.0, 3.0, 2.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 10.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 0.0, 3.0, 2.0, 11.0, 0.0, 5.0, 2.0, 0.0, 1.0, 2.0, 1.0, 8.0, 1.0, 0.0, 6.0, 2.0, 4.0, 0.0, 17.0, 0.0, 27.0, 2.0, 2.0, 1.0, 1.0, 3.0, 2.0, 0.0, 0.0, 6.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 0.0, 10.0, 0.0, 0.0, 5.0, 7.0, 1.0, 0.0, 1.0, 2.0, 1.0, 5.0, 2.0, 1.0, 9.0, 1.0, 0.0, 2.0, 0.0, 1.0, 3.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 3.0, 5.0, 2.0, 0.0, 1.0, 9.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 3.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 0.0, 1.0, 1.0, 3.0, 1.0, 2.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 5.0, 2.0, 3.0, 2.0, 8.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 4.0, 1.0, 0.0, 2.0, 1.0, 1.0, 19.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 2.0, 1.0, 2.0, 1.0, 1.0, 5.0, 4.0, 2.0, 0.0, 1.0, 2.0, 0.0, 5.0, 0.0, 0.0, 3.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 3.0, 2.0, 4.0, 10.0, 2.0, 1.0, 3.0, 1.0, 0.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 2.0, 17.0, 0.0, 2.0, 3.0, 2.0, 1.0, 0.0, 2.0, 2.0, 1.0, 2.0, 5.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0, 3.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 4.0, 5.0, 2.0, 2.0, 1.0, 3.0, 0.0, 1.0, 3.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 3.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 3.0, 5.0, 0.0, 1.0, 4.0, 0.0, 0.0, 1.0, 6.09]

python-2.7 list string frequency-distribution
person mk_sch    schedule 11.11.2016    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
4
arrow_downward

Вы можете использовать что-нибудь простое, например:

def freq(lst):
    d = {}
    for i in lst:
        if d.get(i):
            d[i] += 1
        else:
            d[i] = 1
    return d

полученные результаты:

>>> freq(data)
{0.0: 72, 1.0: 106, 2.0: 40, 3.0: 21, 4.0: 9, 5.0: 10, 6.0: 2, 7.0: 3, 8.0: 2, 9.0: 2, 10.0: 3, 11.0: 1, 15.0: 1, 17.0: 2, 19.0: 1, 6.09: 1, 27.0: 1}

Хотя Counter у меня сработал (я скопировал data, который вы опубликовали):

...
>>> from collections import Counter
>>> Counter(data)
Counter({1.0: 106, 0.0: 72, 2.0: 40, 3.0: 21, 5.0: 10, 4.0: 9, 7.0: 3, 10.0: 3, 6.0: 2, 8.0: 2, 9.0: 2, 17.0: 2, 11.0: 1, 15.0: 1, 19.0: 1, 6.09: 1, 27.0: 1})
person coder    schedule 11.11.2016
comment
Большое вам спасибо, я изменил свои данные, и оба ваших решения теперь работают - person mk_sch; 12.11.2016
comment
Что делать, если d.get (i) проверяет наличие? А что такое {? - person Daniel Springer; 13.11.2016
comment
@ AllDani.com, если d.get (i) проверяет, является ли i существующим ключом в словаре, а что касается {, в словарях Python используйте символ {. - person coder; 15.11.2016
comment
Ага. Так что все, что я еще не должен знать, учитывая, где я нахожусь на моем курсе Udacity: D. Спасибо! - person Daniel Springer; 15.11.2016

arrow_upward
2
arrow_downward

распределение = {i: data.count (i) / len (данные) для i в наборе (данные)}

person user2931795    schedule 09.05.2020