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]

num=[3,2,3,5,5,3,7,6,4,6,7,2]
print ('\nelements are:\t',num)
count_dict={}
for elements in num:
    count_dict[elements]=num.count(elements)
print ('\nfrequency:\t',count_dict)

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

郑重声明，一个实用的答案:

>>> L = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5,5]
>>> import functools
>>> >>> functools.reduce(lambda acc, e: [v+(i==e) for i, v in enumerate(acc,1)] if e<=len(acc) else acc+[0 for _ in range(e-len(acc)-1)]+[1], L, [])
[4, 4, 2, 1, 2]

如果你把0也算进去，那就更简洁了:

>>> functools.reduce(lambda acc, e: [v+(i==e) for i, v in enumerate(acc)] if e<len(acc) else acc+[0 for _ in range(e-len(acc))]+[1], L, [])
[0, 4, 4, 2, 1, 2]

一个解释:

我们从一个空的acc列表开始; 如果L的下一个元素e小于acc的大小，我们只需更新这个元素:如果acc的索引i是当前元素e，则v+(i==e)表示v+1，否则为之前的值v; 如果L的下一个元素e大于或等于acc的大小，我们必须展开acc以容纳新的1。

元素不必排序(itertools.groupby)。如果是负数，结果会很奇怪。

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]

通过遍历列表并计算它们，手动计算出现的数量，使用collections.defaultdict跟踪到目前为止看到的内容:

from collections import defaultdict

appearances = defaultdict(int)

for curr in a:
    appearances[curr] += 1