【python cookbook】找出序列中出現次數最多的元素

AZmake 發布于2019-07-30 16:08 / 2342人閱讀

摘要：問題中有這么一個問題，給定一個序列，找出該序列出現次數最多的元素。例如統計出中出現次數最多的元素初步探討模塊的類首先想到的是模塊的類，具體用法看這里具體用法看這里具體用法看這里，重要的事情強調三遍。

問題

《Python Cookbook》中有這么一個問題，給定一個序列，找出該序列出現次數最多的元素。
例如：

words = [
   "look", "into", "my", "eyes", "look", "into", "my", "eyes",
   "the", "eyes", "the", "eyes", "the", "eyes", "not", "around", "the",
   "eyes", "don"t", "look", "around", "the", "eyes", "look", "into",
   "my", "eyes", "you"re", "under"
]

統計出words中出現次數最多的元素？

初步探討

1、collections模塊的Counter類
首先想到的是collections模塊的Counter類，具體用法看這里！具體用法看這里！具體用法看這里！https://docs.python.org/3.6/l...，重要的事情強調三遍。

from collections import Counter

words = [
   "look", "into", "my", "eyes", "look", "into", "my", "eyes",
   "the", "eyes", "the", "eyes", "the", "eyes", "not", "around", "the",
   "eyes", "don"t", "look", "around", "the", "eyes", "look", "into",
   "my", "eyes", "you"re", "under"
]

counter_words = Counter(words)
print(counter_words)
most_counter = counter_words.most_common(1)
print(most_counter)

關于most_common([n])：

2、根據dict鍵值唯一性和sorted()函數

import operator

words = [
    "look", "into", "my", "eyes", "look", "into", "my", "eyes",
    "the", "eyes", "the", "eyes", "the", "eyes", "not", "around", "the",
    "eyes", "don"t", "look", "around", "the", "eyes", "look", "into",
    "my", "eyes", "you"re", "under"
]

dict_num = {}
for item in words:
    if item not in dict_num.keys():
        dict_num[item] = words.count(item)
        
# print(dict_num)

most_counter = sorted(dict_num.items(),key=lambda x: x[1],reverse=True)[0]  
print(most_counter)

sorted函數：
傳送門：https://docs.python.org/3.6/l...

iterable：可迭代類型；
key：用列表元素的某個屬性或函數進行作為關鍵字，有默認值，迭代集合中的一項;
reverse：排序規則. reverse = True 降序或者 reverse = False 升序，有默認值。
返回值：是一個經過排序的可迭代類型，與iterable一樣。

這里，我們使用匿名函數key=lambda x: x[1]
等同于:

def key(x):
    return x[1]

這里，我們利用每個元素出現的次數進行降序排序，得到的結果的第一項就是出現元素最多的項。

更進一步

這里給出的序列很簡單，元素的數目很少，但是有時候，我們的列表中可能存在上百萬上千萬個元素，那么在這種情況下，不同的解決方案是不是效率就會有很大差別了呢？
為了驗證這個問題，我們來生成一個隨機數列表，元素個數為一百萬個。
這里使用numpy Package,使用前，我們需要安裝該包，numpy包下載地址：https://pypi.python.org/pypi/...。這里我們環境是centos7，選擇numpy-1.14.2.zip (md5, pgp)進行下載安裝，解壓后python setup.py install

def generate_data(num=1000000):
    return np.random.randint(num / 10, size=num)

np.random.randint(low[, high, size]) 返回隨機的整數，位于半開區間 [low, high)
具體用法參考https://pypi.python.org/pypi

OK,數據生成了，讓我們來測試一下兩個方法所消耗的時間,統計時間，我們用time函數就可以。

#!/usr/bin/python
# coding=utf-8
#
# File: most_elements.py
# Author: ralap
# Data: 2018-4-5
# Description: find most elements in list
#

from collections import Counter
import operator
import numpy as np
import random
import time


def generate_data(num=1000000):
    return np.random.randint(num / 10, size=num)


def collect(test_list):
    counter_words = Counter(test_list)
    print(counter_words)
    most_counter = counter_words.most_common(1)
    print(most_counter)


def list_to_dict(test_list):
    dict_num = {}
    for item in test_list:
        if item not in dict_num.keys():
            dict_num[item] = test_list.count(item)

    most_counter = sorted(dict_num.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[0]
    print(most_counter)

if __name__ == "__main__":
    list_value = list(generate_data())

    t1 = time.time()
    collect(list_value)
    t2 = time.time()
    print("collect took: %sms" % (t2 - t1))

    t1 = t2
    list_to_dict(list_value)
    t2 = time.time()
    print("list_to_dict took: %sms" % (t2 - t1))

以下結果是我在自己本地電腦運行結果，主要是對比兩個方法相對消耗時間。

當數據比較大時，消耗時間差異竟然如此之大！下一步會進一步研究Counter的實現方式，看看究竟是什么魔法讓他性能如此好。

參考資料

https://blog.csdn.net/xie_072...

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