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]

计算元素的频率可能最好使用字典:

b = {}
for item in a:
    b[item] = b.get(item, 0) + 1

要删除重复项，请使用set:

a = list(set(a))

这个答案更加明确

a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,4,4]

d = {}
for item in a:
    if item in d:
        d[item] = d.get(item)+1
    else:
        d[item] = 1

for k,v in d.items():
    print(str(k)+':'+str(v))

# output
#1:4
#2:4
#3:3
#4:2

#remove dups
d = set(a)
print(d)
#{1, 2, 3, 4}

Python 2.7+引入了字典理解。从列表中构建字典将获得计数并去除重复项。

>>> a = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
>>> d = {x:a.count(x) for x in a}
>>> d
{1: 4, 2: 4, 3: 2, 4: 1, 5: 2}
>>> a, b = d.keys(), d.values()
>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> b
[4, 4, 2, 1, 2]

还有另一种不使用集合的算法解决方案:

def countFreq(A):
   n=len(A)
   count=[0]*n                     # Create a new list initialized with '0'
   for i in range(n):
      count[A[i]]+= 1              # increase occurrence for value A[i]
   return [x for x in count if x]  # return non-zero count

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]