你可以这样做:

import numpy as np
a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
np.unique(a, return_counts=True)

输出:

(array([1, 2, 3, 4, 5]), array([4, 4, 2, 1, 2], dtype=int64))

第一个数组是值，第二个数组是具有这些值的元素的数量。

所以如果你想要得到一个数字数组，你应该使用这个:

np.unique(a, return_counts=True)[1]

如果您不想使用任何库并保持简单和简短，可以尝试这种方法!

a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
marked = []
b = [(a.count(i), marked.append(i))[0] for i in a if i not in marked]
print(b)

o/p

[4, 4, 2, 1, 2]

如果列表是排序的，你可以使用itertools标准库中的groupby(如果不是，你可以先排序，尽管这需要O(nlgn)时间):

from itertools import groupby

a = [5, 1, 2, 2, 4, 3, 1, 2, 3, 1, 1, 5, 2]
[len(list(group)) for key, group in groupby(sorted(a))]

输出:

[4, 4, 2, 1, 2]

我迟到了，但这也有用，也会帮助到其他人:

a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
freq_list = []
a_l = list(set(a))

for x in a_l:
    freq_list.append(a.count(x))


print 'Freq',freq_list
print 'number',a_l

会产生这个…

Freq  [4, 4, 2, 1, 2]
number[1, 2, 3, 4, 5]

我使用计数器在1行代码中从文本文件单词生成一个frequency . dict

def _fileIndex(fh):
''' create a dict using Counter of a
flat list of words (re.findall(re.compile(r"[a-zA-Z]+"), lines)) in (lines in file->for lines in fh)
'''
return Counter(
    [wrd.lower() for wrdList in
     [words for words in
      [re.findall(re.compile(r'[a-zA-Z]+'), lines) for lines in fh]]
     for wrd in wrdList])

def frequencyDistribution(data):
    return {i: data.count(i) for i in data}   

print frequencyDistribution([1,2,3,4])

...

 {1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1}   # originalNumber: count