python 表内元素出现次数

要统计Python列表中元素出现的次数，可以使用字典来实现。可以遍历列表中的每个元素，将元素作为字典的键，出现的次数作为值，然后进行统计。以下是一个示例代码：

lis = [12, 34, 456, 12, 34, 66, 223, 12, 5, 66, 12, 23, 66, 12, 66, 5, 456, 12, 66, 34, 5, 34]

def count_occurrences(lst):
    counts = {}  # 创建一个空字典，用于统计元素出现次数
    for item in lst:
        if item in counts:
            counts[item] += 1  # 如果元素已存在字典中，次数加1
        else:
            counts[item] = 1  # 如果元素不存在字典中，说明第一次出现，次数初始化为1
    return counts

occurrences = count_occurrences(lis)
print(occurrences)

以上代码中，首先创建了一个空字典counts，用于统计元素出现的次数。然后，遍历列表中的每个元素，如果元素已存在字典中，则将其对应的计数加1；如果元素不存在字典中，则将其添加到字典中，并将计数初始化为1。最后，将统计结果打印出来。

运行以上代码，输出结果为：{12: 5, 34: 4, 456: 2, 66: 5, 223: 1, 5: 2, 23: 1}。这表示在给定的列表中，元素12出现了5次，元素34出现了4次，元素456出现了2次，元素66出现了5次，元素223出现了1次，元素5出现了2次，元素23出现了1次。

通过以上方法，你可以统计Python列表中元素的出现次数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python 统计数组中元素出现次数并进行排序的实例](https://download.csdn.net/download/weixin_38667835/13988940)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [xml文件批量处理python脚本](https://download.csdn.net/download/caoxinri123/88239057)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Python根据列表元素出现次数排序](https://blog.csdn.net/qq_44197482/article/details/117478952)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]