Python：列表中出现最多的值

我有两个清单如下

x = ['a','a','b','c','b','a']

及

我试图找出这些列表中出现最多的值。这就是我尝试过的

def unique_values(output,input):
    for i in input:
        if i not in output:
            output.append(i)
k = []
for i in k:
    unique_values(k,x)
    y.remove(i)

---

我已经完成了这一步，但在删除列表中的所有值之前，我不知道如何停止I in k:的

。
如果要查找列表中每个元素的出现情况，可以使用
集合中的
计数器
模块：-

>>> x = ['a','a','b','c','c','d']

>>> from collections import Counter
>>> count = Counter(x)
>>> count
Counter({'a': 2, 'c': 2, 'b': 1, 'd': 1})
>>> count.most_common()
[('a', 2), ('c', 2), ('b', 1), ('d', 1)]

因此，前两个元素在列表中是最常见的

>>> count.most_common()[0]
('a', 2)
>>> count.most_common()[1]
('c', 2)

或者，您还可以将参数传递给
most_common（）
，以指定需要多少
最常见的
元素：-

>>> count.most_common(2)
[('a', 2), ('c', 2)]

更新：-

您还可以先找到
max
计数，然后找到具有该值的元素总数，然后将其用作
most_common（）
中的参数：-

>>> freq_list = count.values()
>>> freq_list
[2, 2, 1, 1]
>>> max_cnt = max(freq_list)
>>> total = freq_list.count(max_cnt)

>>> most_common = count.most_common(total)
[('a', 2), ('c', 2)]

>>> [elem[0] for elem in most_common]
['a', 'c']

下面是另一个解决方案：

max(zip((x.count(item) for item in set(x)), set(x)))

首先，我们使用set获得一个不包含重复元素的集合

>>> set(x)
{'a', 'c', 'b'}

然后，我们计算每个元素在x中的次数。这将返回一个生成器对象，您可以将其设置为列表以查看其值（通过使用“[…]”而不是“（…）”），它将返回[3,1,2]

>>> (x.count(item) for item in set(x))

然后，我们进行计数，并使用zip将其与元素配对。第一步的出现次数，用于下一步。您可以使用列表（…）查看其值，它将返回[（3，'a'），（1，'c'），（2，'b'）]

最后，我们使用max找出哪一对出现的次数最多

>>> max(zip((x.count(item) for item in set(x)), set(x)))
(3, 'a')

至于第二个值，解决方案有点长。上述内容在列表中使用：

>>> [mitem for mitem in zip((x.count(item) for item in set(x)),set(x)) if mitem[0] == max((x.count(item) for item in set(x)))]
[(2, 'a'), (2, 'c')]

“对于k中的i”==“对于[]（不会运行）中的i，您可以从集合导入计数器检查：
；打印计数器（x）。most_common（）[0]
@MartjinPieters:
。most_common（1）
（
max（）
可以比
sorted（reverse=True）[0]
快。为什么有人要将计数器重命名为cntr？这是非常不和谐的。不必使用slice来获取列表中的最常见项。只需在most_common（n）中支持n即可@ShawnZhang..是的，对。我只是使用了它，因为有两个最常见的元素。不过我会添加它。注意：如果
len（x）
很大，那么
count。最常见的（2）
比
count.most\u common（）[：2]更有效
是否有任何方法可以更改
x
，但确保即使只有一个或多个最常见的，它仍然会生成所有最常见的？就在语句之后，在三个括号之后。例如：…）[-1]解决方案是
O（N**4）
即使对于中等大小的列表，例如。，
N=1000
需要
~10**12
操作。您可以轻松地将其改进为
O（N**2）
，这与
Counter（）
相比仍然很糟糕，后者提供
O（N*log m）
时间复杂度，其中
m
是最常见的元素数。
>>> max(zip((x.count(item) for item in set(x)), set(x)))
(3, 'a')

>>> [mitem for mitem in zip((x.count(item) for item in set(x)),set(x)) if mitem[0] == max((x.count(item) for item in set(x)))]
[(2, 'a'), (2, 'c')]