Python应用专题 | 15:获取list中出现频数最多的元素

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: 给定一个列表,找到其中最高频的元素?本文以代码的角度进行介绍。

更多、更及时内容欢迎留意微信公众号小窗幽记机器学习

背景

给定一个列表,找到其中最高频的元素。
比如输入:

[2, 1, 2, 2, 1, 3]

期望输出:2
再比如输入:

['华中科技大学', '韵苑', '沁苑', '韵苑']

期望输出:韵苑

方法1:使用集合

   def most_frequent(lst):
       return max(set(lst), key=lst.count)

   a=['华中科技大学', '韵苑', '沁苑', '韵苑']#[5,2,3,4] # ['华中科技大学', '韵苑', '沁苑', '韵苑']
   print(most_frequent(a))

方法2:使用Counter

   from collections import Counter

   def most_frequent(lst):
       occurence_count = Counter(lst)
       return occurence_count.most_common(1)[0][0]

   a=['华中科技大学', '韵苑', '沁苑', '韵苑']#[5,2,3,4] # ['华中科技大学', '韵苑', '沁苑', '韵苑']
   print(most_frequent(a))

方法3:使用statistics中的mode

   import statistics
   from statistics import mode

   def most_frequent(lst):
       # 离散的或标称的数据的单个众数(出现最多的值)
       return (mode(lst))

   a=['华中科技大学', '韵苑', '沁苑', '韵苑']#[5,2,3,4] # ['华中科技大学', '韵苑', '沁苑', '韵苑']
   print(most_frequent(a))

方法4:使用字典

字典统计保存元素及其频数。

    def most_frequent(lst):
        dict = {}
        count, itm = 0, ''
        for item in reversed(lst):
            dict[item] = dict.get(item, 0) + 1
            if dict[item] >= count:
                count, itm = dict[item], item
        return itm

    a=['华中科技大学', '韵苑', '沁苑', '韵苑']#[5,2,3,4] # ['华中科技大学', '韵苑', '沁苑', '韵苑']
    print(most_frequent(a))

【更多、更及时内容欢迎留意微信公众号小窗幽记机器学习

相关文章
|
23天前
|
机器学习/深度学习 存储 数据挖掘
Python图像处理实用指南:PIL库的多样化应用
本文介绍Python中PIL库在图像处理中的多样化应用,涵盖裁剪、调整大小、旋转、模糊、锐化、亮度和对比度调整、翻转、压缩及添加滤镜等操作。通过具体代码示例,展示如何轻松实现这些功能,帮助读者掌握高效图像处理技术,适用于图片美化、数据分析及机器学习等领域。
56 20
|
2月前
|
存储 数据采集 人工智能
Python编程入门:从零基础到实战应用
本文是一篇面向初学者的Python编程教程,旨在帮助读者从零开始学习Python编程语言。文章首先介绍了Python的基本概念和特点,然后通过一个简单的例子展示了如何编写Python代码。接下来,文章详细介绍了Python的数据类型、变量、运算符、控制结构、函数等基本语法知识。最后,文章通过一个实战项目——制作一个简单的计算器程序,帮助读者巩固所学知识并提高编程技能。
|
8天前
|
人工智能 开发者 Python
Chainlit:一个开源的异步Python框架,快速构建生产级对话式 AI 应用
Chainlit 是一个开源的异步 Python 框架,帮助开发者在几分钟内构建可扩展的对话式 AI 或代理应用,支持多种工具和服务集成。
62 9
|
2月前
|
算法 数据处理 Python
高精度保形滤波器Savitzky-Golay的数学原理、Python实现与工程应用
Savitzky-Golay滤波器是一种基于局部多项式回归的数字滤波器,广泛应用于信号处理领域。它通过线性最小二乘法拟合低阶多项式到滑动窗口中的数据点,在降噪的同时保持信号的关键特征,如峰值和谷值。本文介绍了该滤波器的原理、实现及应用,展示了其在Python中的具体实现,并分析了不同参数对滤波效果的影响。适合需要保持信号特征的应用场景。
119 11
高精度保形滤波器Savitzky-Golay的数学原理、Python实现与工程应用
|
13天前
|
存储 SQL 大数据
Python 在企业级应用中的两大硬伤
关系数据库和SQL在企业级应用中面临诸多挑战,如复杂SQL难以移植、数据库负担重、应用间强耦合等。Python虽是替代选择,但在大数据运算和版本管理方面存在不足。SPL(esProc Structured Programming Language)作为开源语言,专门针对结构化数据计算,解决了Python的这些硬伤。它提供高效的大数据运算能力、并行处理、高性能文件存储格式(如btx、ctx),以及一致的版本管理,确保企业级应用的稳定性和高性能。此外,SPL与Java无缝集成,适合现代J2EE体系应用,简化开发并提升性能。
|
2月前
|
C语言 Python
[oeasy]python054_python有哪些关键字_keyword_list_列表_reserved_words
本文介绍了Python的关键字列表及其使用规则。通过回顾`hello world`示例,解释了Python中的标识符命名规则,并探讨了关键字如`if`、`for`、`in`等不能作为变量名的原因。最后,通过`import keyword`和`print(keyword.kwlist)`展示了Python的所有关键字,并总结了关键字不能用作标识符的规则。
41 9
|
2月前
|
数据挖掘 大数据 数据处理
python--列表list切分(超详细)
通过这些思维导图和分析说明表,您可以更直观地理解Python列表切分的概念、用法和实际应用。希望本文能帮助您更高效地使用Python进行数据处理和分析。
72 14
|
2月前
|
数据挖掘 大数据 数据处理
python--列表list切分(超详细)
通过这些思维导图和分析说明表,您可以更直观地理解Python列表切分的概念、用法和实际应用。希望本文能帮助您更高效地使用Python进行数据处理和分析。
114 10
|
2月前
|
缓存 开发者 Python
深入探索Python中的装饰器:原理、应用与最佳实践####
本文作为技术性深度解析文章,旨在揭开Python装饰器背后的神秘面纱,通过剖析其工作原理、多样化的应用场景及实践中的最佳策略,为中高级Python开发者提供一份详尽的指南。不同于常规摘要的概括性介绍,本文摘要将直接以一段精炼的代码示例开篇,随后简要阐述文章的核心价值与读者预期收获,引领读者快速进入装饰器的世界。 ```python # 示例:一个简单的日志记录装饰器 def log_decorator(func): def wrapper(*args, **kwargs): print(f"Calling {func.__name__} with args: {a
53 2
|
2月前
|
存储 缓存 算法
探索企业文件管理软件:Python中的哈希表算法应用
企业文件管理软件依赖哈希表实现高效的数据管理和安全保障。哈希表通过键值映射,提供平均O(1)时间复杂度的快速访问,适用于海量文件处理。在Python中,字典类型基于哈希表实现,可用于管理文件元数据、缓存机制、版本控制及快速搜索等功能,极大提升工作效率和数据安全性。
67 0