python自定义函数生成频数表

假设你有一个列表`data`，里面包含了一些元素。你可以这样定义一个函数来生成频数表：

def frequency_table(data):
    freq_dict = {}
    for item in data:
        if item in freq_dict:
            freq_dict[item] += 1
        else:
            freq_dict[item] = 1
    return freq_dict

这个函数会遍历列表中的每个元素，将它们作为键来构建一个字典，字典的值则是该元素在列表中出现的次数。最后，函数会返回这个字典，它就是你所需要的频数表。

使用这个函数也很简单，只需要把你的列表作为参数传递进去即可：

data = [1, 2, 3, 2, 1, 4, 5, 2, 3, 3]
freq_table = frequency_table(data)
print(freq_table)

运行结果：

{1: 2, 2: 3, 3: 3, 4: 1, 5: 1}

这个结果告诉你，列表中有两个1，三个2，三个3，一个4，一个5。

相关问题

在jupyter notebook中请自定义生成频数表和频数图的函数，数据为：否，否，否，是，是，否，否，是，否，是，否，否，是，是，否，是，否，否，是，是

好的，我能理解你的问题。你可以使用Python中的collections库来生成频数表和频数图。

首先，你需要导入collections和matplotlib库。然后，你可以定义一个名为freq_table的函数，它可以接收数据列表作为输入，并返回一个字典，其中键是列表中的唯一值，值是该唯一值在列表中出现的次数。

下面是freq_table函数的代码：

import collections
import matplotlib.pyplot as plt

def freq_table(data):
    counter = collections.Counter(data)
    freq_dict = dict(counter)
    return freq_dict

接下来，你可以定义一个名为plot_freq的函数，它可以接收freq_table函数返回的字典作为输入，并生成一个频数图。

下面是plot_freq函数的代码：

def plot_freq(data):
    freq_dict = freq_table(data)
    x = list(freq_dict.keys())
    y = list(freq_dict.values())
    plt.bar(x, y)
    plt.show()

现在，你可以在jupyter notebook中使用这两个函数来生成频数表和频数图了。例如，如果你想生成上面提到的数据的频数表和频数图，你可以使用以下代码：

data = ['否', '否', '否', '是', '是', '否', '否', '是', '否', '是', '否', '否', '是', '是', '否', '是', '否', '否', '是', '是']
freq_dict = freq_table(data)
print(freq_dict)

plot_freq(data)

输出：

{'否': 11, '是': 9}

频数图如下所示：


jupyter notebook中自定义生成频数表，数据为：否，否，否，是，是，否，否，是，否，是，否，否，是，是，否，是，否，否，是，是。

可以使用Python中的collections库中的Counter函数自定义生成频数表，示例代码如下：

from collections import Counter

data = ['否', '否', '否', '是', '是', '否', '否', '是', '否', '是', '否', '否', '是', '是', '否', '是', '否', '否', '是', '是']
freq_table = Counter(data)
print(freq_table)

输出结果如下：

Counter({'否': 11, '是': 9})

其中，Counter函数用于统计列表中每个元素出现的次数，返回一个字典，键为元素，值为元素出现的次数。