实际案例：

（1）某随机序列[12,5,6,4,6,5,5,7,...]中找到出现次数最高的3个元素，它们出现次数是多少？

（2）对某英文文章的单词，进行词频统计，找到出现次数最高的10个单词，它们出现次数是多少？

解决方案：

使用collections.Counter对象

将序列传入Counter的构造器，得到Counter对象是元素频度的字典。

Counter.most_common(n)方法得到频度最高的n个元素的列表。

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2、代码演示

（1）某随机序列[12,5,6,4,6,5,5,7,...]中找到出现次数最高的3个元素，它们出现次数是多少？

fromrandomimportrandint

#利用列表解析生成随机序列

data=[randint(0,20)for_inrange(30)]

print(data)

#方法1：

'''

最终的统计结果肯定是一个字典，如：{2:5,4:9}，

以data中每一个元素作为字典的键，0作为初始值，创建这样一个字典

'''

c=dict.fromkeys(data,0)

print(c)

#对data进行迭代，进行统计

forxindata:

c[x]+=1

print(c)

#根据字典的值对字典项进行排序，并截取前3个元素

sort_dict=sorted(c.items(),key=lambdaitem:item[1],reverse=True)[0:3]

print(sort_dict)

#方法2:

fromcollectionsimportCounter

#直接将序列传给Counter构造器

c2=Counter(data)

print(c2)

#直接使用对象的most_common()方法直接找到频度最高3个

print(c2.most_common(3))

（2）对某英文文章的单词，进行词频统计，找到出现次数最高的10个单词，它们出现次数是多少？

fromcollectionsimportCounter

#导入正则表达式模块

importre

#读取整个文件内容作为字符串

txt=open('word.txt').read()

print(txt)

#对词频进行统计，首先需要进行分割把每一个字取出来

#用非字母的字符作为分割，然后传给Counter()进行统计

c3=Counter(re.split('\W+',txt))

#使用most_common()选取10个频度最高单词

print(c3.most_common(10))