python计数方式,python计算数量

　　Python计数器类

　　大数据分析Python有哪些计数器类和概率质量函数？Python中的counter类是集合模块的一部分。计数器提供了一种快速计算列表中存在的唯一项目数的方法。计数器类也可以扩展为表示概率质量函数和贝叶斯假设组。计数器是从值到其频率的映射。如果你用一个字符串初始化计数器，你将得到每个字母到它出现次数的映射。如果两个单词是字谜，会产生相等的计数器，所以可以用计数器在线性时间内测试字谜。

　　多吉

　　计数器是多个集合的自然表示，而多个集合是元素可以多次出现的集合。可以使用is_subset之类的集合操作来扩展计数器：可以在Scrabble之类的游戏中使用is_subset，看看给定的一组方块是否可以用来拼写给定的单词。

　　概率质量函数

　　你也可以扩展“计数器”来表示概率质量函数(PMF)。Normalize计算频率的总和，然后将它们相除，得到加到1的概率。__add__枚举所有值对，并返回一个表示和分配的新Pmf。__哈希__和__id__哈希保偏光纤；这不是最好的方法，因为它们是可变的。因此，这个实现带有一个警告，如果您使用Pmf作为键，就不应该修改它。更好的选择是定义一个冻结的Pmf。Render以现成绘图的形式返回值和概率：

　　使用Pmf对象

　　例如，我们可以制作一个表示六面模具的Pmf对象。

　　添加运算符

　　使用加法运算符，我们可以计算两个骰子的和的分布。

　　计算分布

　　使用numpy.sum，我们可以计算三个骰子的和的分布。然后绘制结果(使用Pmf.render)

　　贝叶斯统计

　　套件是一个Pmf，它表示一组假设及其概率；它提供了bayesian_update，可以根据新的数据更新假设的概率。Suite是一个抽象的父类。子类应提供一种可能性方法，用于评估给定假设下数据的可能性。Bayesian_update遍历假设，评估每个假设下数据的可能性，并相应地更新概率。然后，它重整PMF。

　　套件的示例

　　例如，我将使用Suite来解决Think Bayes第3章中的“骰子问题”:

　　“假设我有一盒骰子，里面有4个骰子、6个骰子、8个骰子、12个骰子和20个骰子。如果你玩过《龙与地下城》，你就知道我在说什么了。假设我从盒子里随机选择一个骰子，掷骰子得到6。我掷出每个骰子的概率是多少？”

　　我将首先列出代表骰子的PMF:

　　骰子套装

　　接下来，我将定义DiceSuite，它从Suite继承bayesian_update并提供可能性。数据是观察到的骰子点数，在本例中为6。海波是我可能猜到的假设死亡；为了获得数据的可能性，我从给定的模型中选择给定值的概率。

　　更新版本

　　最后，我使用骰子列表来实例化从每个骰子映射到其先验概率的套件。默认情况下，所有骰子都具有相同的优先级。然后，我用给定的值更新分布并打印结果：

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　　正如所料，4面模具被淘汰。现在它的概率是0。6面模具的可能性最大，但是8面模具还是很有可能的。现在，假设我再次掷骰子，得到8。我们可以用新数据再次更新套件。现在6面模具已经淘汰了，8面模具很有可能，我轧20面模具的几率不到10%。这些例子说明了Counter类的多功能性，它是Python中未被充分利用的数据结构之一。

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