python 统计 函数运行 次数。
import time
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def time_me(fn):
def _wrapper(*args, **kwargs):
start = time.clock()
fn(*args, **kwargs)
print "%s cost %s second"%(fn.__name__, time.clock() - start)
return _wrapper
#这个装饰器可以在方便地统计函数运行的耗时。
#用来分析脚本的性能是最好不过了。
#这样用:
@time_me
def test(x, y):
time.sleep(0.1)
@time_me
def test2(x):
time.sleep(0.2)
test(1, 2)
test2(2)
#输出:
#test cost 0.1001529524 second
#test2 cost 0.199968431742 second
Python:
Python(英语发音:/ˈpaɪθən/), 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于1991年。
Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议[1] 。
Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。
python中的count函数问题?
统计一个列表中每一个元素的个数在Python里有两种实现方式,
第一种是新建一个dict,键是列表中的元素,值是统计的个数,然后遍历list。
items = ["cc","cc","ct","ct","ac"]
count = {}
for item in items:
count[item] = count.get(item, 0) + 1
print(count)
#{'ac': 1, 'ct': 2, 'cc': 2}
之中用到了一个小技巧,当dict中不还没有统计过一个元素时,直接索引count[item]会报错,而使用get方法count.get(item, 0)能够设置索引不存在的键时返回0。
第二种是使用Python内置的函数。统计元素的个数是一种非常常见的操作,Python的collection包里已经有一个Counter的类,大致实现了上面的功能。
from collections import Counter
items = ["cc","cc","ct","ct","ac"]
count = Counter(items)
print(count)
#Counter({'ct': 2, 'cc': 2, 'ac': 1})
python count的函数用法是什么?
以下代码的功能是 统计列表中重复项的出现次数
这里面就用到了 count() 函数
mylist = ['apple', 'banana', 'grape', 'banana', 'apple', 'grape', 'grape']
myset = set(mylist)
for item in myset:
print("the %s has been found %d times" % (item, mylist.count(item)))
函数COUNT在计数时,将把数值型的数字计算进去;但是错误值、空值、逻辑值、日期、文字则被忽略。
如果参数是一个数组或引用,那么只统计数组或引用中的数字;数组中或引用的空单元格、逻辑值、文字或错误值都将忽略。如果要统计逻辑值、文字或错误值,请使用函数COUNTA(COUNTIF按EXCEL的说明也行,但常出毛病)。
排序过程
假设输入的线性表L的长度为n,L=L1,L2,..,Ln;线性表的元素属于有限偏序集S,|S|=k且k=O(n),S={S1,S2,..Sk};则计数排序可以描述如下:
1、扫描整个集合S,对每一个Si∈S,找到在线性表L中小于等于Si的元素的个数T(Si);
2、扫描整个线性表L,对L中的每一个元素Li,将Li放在输出线性表的第T(Li)个位置上,并将T(Li)减1。
以上内容参考:百度百科-计数排序
Python pandas数据计数函数value_counts
value_counts是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法,并计算每个不同值有在该列中个数,类似Excel里面的count函数
其是pandas下面的顶层函数,也可以作用在Series、DataFrame下
常规用法:
pandas 的 value_counts() 函数可以对Series里面的每个值进行计数 并且 排序,默认是降序
可以看出,既可以对分类变量统计,也可以对连续数值变量统计
如果是要对结果升序排列,可以添加 ascending=True 来改变
如果不想看统计的个数,而是想看占比,那么可以设置 normalize=True 即可,结果是小数形式
可以通过apply,对每一列变量进行统计
以上是自己实践中遇到的一些点,分享出来供大家参考学习,欢迎关注DataShare公众号
当前题目:统计计数函数python 统计计数函数
文章地址:http://scyingshan.cn/article/docoesc.html