単語のリストがあり、各単語がそのリストに表示される回数を調べたいとします。
これを行うための明白な方法は次のとおりです。
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
uniques = set(words.split())
freqs = [(item, words.split().count(item)) for item in uniques]
print(freqs)
しかし、このコードはあまり良くないことがわかりました。プログラムは単語リストを2回実行し、1回目はセットを作成し、2回目は出現回数をカウントするためです。
もちろん、リストを実行してカウントを行う関数を作成することもできますが、それはそれほどPythonicではありません。それで、より効率的でPythonicな方法はありますか？
モジュール内のCounterクラスは、collectionsこの種の問題を解決するために構築されています。
from collections import Counter
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
Counter(words.split())
# Counter({'apple': 2, 'banana': 2, 'strawberry': 1, 'lemon': 1})
defaultdictを助けてください!
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。
freqs = {}
for word in words:
freqs[word] = freqs.get(word, 0) + 1 # fetch and increment OR initialize
これはTriptychのソリューションと同じ結果になると思いますが、コレクションをインポートしません。Selinapのソリューションにも少し似ていますが、より読みやすいimhoです。Thomas Weigel のソリューションとほぼ同じですが、例外を使用していません。
ただし、これはコレクション ライブラリの 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、インクリメントされてから再度割り当てられるためです。単にインクリメントするのではなく。ただし、 += を使用すると、内部的に同じことが行われる場合があります。
標準的なアプローチ:
from collections import defaultdict
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
words = words.split()
result = defaultdict(int)
for word in words:
result[word] += 1
print result
グループ化ワンライナー:
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
標準の辞書メソッド (リストをループして適切な dict. キーをインクリメントする) を使用したくない場合は、これを試すことができます。
>>> 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)]
O(n log n) 時間で実行されます。
defaultdict を使用しない場合:
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
カウントだけでは使えませんか？
words = 'the quick brown fox jumps over the lazy gray dog'
words.count('z')
#output: 1
reduce() を使用して、リストを単一の dict に変換します。
from functools import reduce
words = "apple banana apple strawberry banana lemon"
reduce( lambda d, c: d.update([(c, d.get(c,0)+1)]) or d, words.split(), {})
戻り値
{'strawberry': 1, 'lemon': 1, 'apple': 2, 'banana': 2}
私はたまたまSparkの演習に取り組んでいました。これが私の解決策です。
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}
list = input() # Providing user input passes multiple tests
text = list.split()
for word in text:
freq = text.count(word)
print(word, freq)
以下の答えはいくつかの余分なサイクルが必要ですが、それは別の方法です
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)