collections.Counter 是计数器容器，用于统计可哈希对象的频率，支持字典操作、集合运算和排序。
创建 Counter
from collections import Counter
# 从列表 Counter([ "a" , "b" , "c" , "a" , "b" , "a" ]) # Counter({'a': 3, 'b': 2, 'c': 1})
# 从字符串 Counter( "abracadabra" ) # Counter({'a': 5, 'b': 2, 'r': 2, 'c': 1, 'd': 1}) 访问与更新
counter[ 'a' ] # 5 counter[ 'z' ] # 0（不存在返回 0，不抛 KeyError）
counter.update( "aaa" ) # 增加计数 counter.subtract( 'aaa' ) # 减少计数 核心方法
方法 说明 most_common(n)返回频率最高的 n 个元素 update()增加计数 subtract()减少计数 elements()返回所有元素的迭代器
counter.most_common( 2 ) # [('a', 5), ('b', 2)] 集合运算
c1 = Counter( "abcd" ) c2 = Counter( "dcbaabcd" )
c1 + c2 # 相加: Counter({'a': 3, 'b': 3, 'c': 3, 'd': 3}) c2 - c1 # 相减: Counter({'a': 1, 'b': 1, 'c': 1, 'd': 1}) c1 & c2 # 交集（取最小）: Counter({'a': 1, 'b': 1, 'c': 1, 'd': 1}) c1 | c2 # 并集（取最大）: Counter({'a': 2, 'b': 2, 'c': 2, 'd': 2}) 与 dict 的区别
特性 Counter dict 访问不存在的键 返回 0 抛出 KeyError 数学运算 支持 不支持 most_common 支持 需排序实现
典型应用
# 词频统计 words = "the quick brown fox jumps over the lazy dog" .split() Counter(words).most_common( 3 )
# 字母异位词判断 def is_anagram (s1, s2): return Counter(s1) == Counter(s2)