例1：从随机列表中，找到找到出现次数最高的3个元素，及出现次数
方法一：
from random import randint date = [randint(0, 20) for _ in range(100)] c = dict.fromkeys(date, 0) for x in date: c[x] += 1 c2 = sorted(c.items(), key = lambda k:k[1]) c3 = c2[len(c2)-3:] print(c3) date = [randint(0, 20) for _ in range(100)]：在0~20间，随机生产一个长度100的列表；dict.fromkeys(date, 0)：以列表的值(不重复使用)做key，以0做值，生产字典； for x in date: c[x] += 1：统计随机list中各元素数量； c2 = sorted(c.items(), key = lambda k:k[1])：对统计的元素数量进行排序，以[(key，value)]形式；c3 = c2[len(c2)-3:]：返回最后3组数据，为目标结果；方法二：使用collections下的Counter对象
from collections import Counter from random import randint date = [randint(0, 20) for _ in range(100)] c1 = Counter(date) c2 = c1.most_common(3) print(c2) Counter(date)：直接得到date中元素种类和数量，Counter({0: 7, 14: 7, 15: 7, 17: 7, 13: 6, 11: 6, 12: 5, 6: 5, 8: 5, 9: 5, 20: 4, 16: 4, 1: 4, 19: 4, 7: 4, 3: 4, 2: 4, 18: 3, 5: 3, 4: 3, 10: 3})c1.most_common(3)，返回出现频率最多的3组数据；例2：统计一片英文文章中，出现频度最高的10个单词，及出现次数
import re
txt = open('文件x').read()
c = Counter(re.split('\W+', txt))
c1 = c.most_common(10) print(c1) txt = open('文件x').read()：打开文件x；Counter(re.split('\W+', txt))：对txt数据进行分割后，得到一个list，并将list内元素种类和数量进行统计；c.most_common(10)：将字典c1内数量最多的10个元素；转载于:https://www.cnblogs.com/valorchang/p/11434638.html
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