一、Python统计数组元素个数
def count_elements(arr):
"""
统计数组中所有元素的个数
"""
count = {}
for i in arr:
if i in count:
count[i] += 1
else:
count[i] = 1
return count
使用这个函数，我们可以得到一个字典，其中包含了每个元素在数组中出现的个数。
实际应用中，这个函数可以用来统计一些带重复元素的数据集中某些元素出现的次数。例如，某网站获取了用户的搜索记录，需要计算搜索量最高的关键词。
二、Python统计数组中重复元素和次数
from collections import Counter
def count_elements_v2(arr):
"""
统计数组中重复元素和次数
"""
return Counter(arr)
这段代码使用了Python内置的Counter库，它可以用来统计一个可迭代对象中各个元素出现的次数并以字典形式返回。
实际应用中，这个函数可以用来统计一些大型数据集合中的热门元素。例如，某购物平台需要知道哪些商品最受欢迎。
三、Python统计数组中元素出现的相对频率
def count_elements_v3(arr):
"""
统计数组中每个元素出现的相对频率
"""
count = count_elements(arr)
total = float(sum(count.values()))
return {k: v / total for k, v in count.items()}
这段代码使用了之前我们编写的count_elements函数，但不同的是，它将每个元素在数组中出现的频率作为相对频率返回。相对频率的概念在概率论中很常见，它可以用来描述一个事件在样本空间中出现的概率。
实际应用中，这个函数可以用来统计某个事件在一定时间内出现的频率。例如，某杂志社需要知道读者对某类文章的喜好程度。
四、Python统计数组中唯一元素个数
def count_unique_elements(arr):
"""
统计数组中唯一元素的个数
"""
return len(set(arr))
这段代码使用了Python内置的set类型，它是一个无序、不重复的元素集合。将数组转换成set类型，就自动去掉了其中重复的元素。
实际应用中，这个函数可以用来去除一些重复的记录。例如，某网站需要统计不同用户的数量。
五、Python统计数组中众数及其出现次数
from collections import Counter
def get_mode(arr):
"""
获取数组中的众数及其出现次数
"""
counter = Counter(arr)
mode_num = counter.most_common(1)[0][0]
mode_count = counter[mode_num]
return mode_num, mode_count
这段代码使用了Counter库，先统计出每个元素出现的次数，然后找出出现次数最多的元素即为众数。
实际应用中，这个函数可以用来识别数据集中的重要元素。例如，某电商平台需要识别哪种商品最受用户欢迎。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/246369.html
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