Python & Numpy: 统计列表或数组中元素/数值的出现次数

        在Python & Numpy应用中，经常需要查找或统计某些特定元素或数值出现的次数，有如下几种方法，根据个人需要来选择。注：具体的运行效率我还没有进行评价。
        假设数组arr或列表ls的值均为[ 0, 0, 1, 1, 1, 3, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 4, 2, 23]，我们需要在其中统计某个值x的出现次数：

Numpy 方法一：通过索引获取数组中某个数值x的出现次数result

        result = arr[ arr == x ].size      或者        result = np.sum(arr[ arr == x ])

Numpy 方法二：通过索引获取数组中所有元素的出现次数results

        key = np.unique(arr)
        results = {}
        for k in key:
                v =  arr[ arr == k ].size
                results[k] = v

List 方法三：通过Python自带方法count()，获取列表中某个元素x的出现次数result：

        results = ls.count(x)

List 方法4：通过Python自带方法count()，获取列表中所有元素的出现次数results：

        results = {}
        for i in set(ls):
                results[i] = ls.count(i)

其他的还有使用Counter模块，如：统计出现频率最高的3个数或者字符

        from collections import Counter

        Counter(arr).most_common(3)

来源：suoluo_2020