jupyter notebook 怎么计算频数

在Jupyter Notebook中计算频数可以使用Python中的collections库中的Counter函数。首先需要导入collections库，然后使用Counter函数对需要计算频数的列表进行计数，最后使用most_common()函数可以按照出现次数从大到小返回一个元素及其出现次数的列表。具体步骤如下：
1. 导入collections库：`import collections`
2. 定义需要计算频数的列表：`lst = [1, 2, 3, 1, 2, 1, 4, 5, 3, 2]`
3. 使用Counter函数计数：`counter = collections.Counter(lst)`
4. 使用most_common()函数返回出现次数从大到小的元素及其出现次数的列表：`freq_lst = counter.most_common()`

相关问题

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。

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：