如果您想一次计算所有值，可以使用numpy数组和bincount非常快速地完成，如下所示

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 1, 4, 1])
np.bincount(a)

这给出了

>>> array([0, 3, 1, 1, 2])

我今天遇到了这个问题，在我想检查SO之前，我推出了自己的解决方案

dict((i,a.count(i)) for i in a)

对于大列表来说真的很慢。我的解决方案

def occurDict(items):
    d = {}
    for i in items:
        if i in d:
            d[i] = d[i]+1
        else:
            d[i] = 1
return d

实际上比Counter解决方案快一点，至少对于Python 2.7来说是这样。

test = [409.1, 479.0, 340.0, 282.4, 406.0, 300.0, 374.0, 253.3, 195.1, 269.0, 329.3, 250.7, 250.7, 345.3, 379.3, 275.0, 215.2, 300.0]

for i in test:
    print('{} numbers {}'.format(i, test.count(i)))

def countfrequncyinarray(arr1):
    r=len(arr1)
    return {i:arr1.count(i) for i in range(1,r+1)}
arr1=[4,4,4,4]
a=countfrequncyinarray(arr1)
print(a)

我已经将所有建议的解决方案（以及一些新的解决方案）与perfplot（我的一个小项目）进行了比较。

清点一项

对于足够大的阵列，事实证明

numpy.sum(numpy.array(a) == 1)

比其他解决方案稍快。

清点所有项目

如前所述，

numpy.bincount(a)

是你想要的。

再现绘图的代码：

from collections import Counter
from collections import defaultdict
import numpy
import operator
import pandas
import perfplot


def counter(a):
    return Counter(a)


def count(a):
    return dict((i, a.count(i)) for i in set(a))


def bincount(a):
    return numpy.bincount(a)


def pandas_value_counts(a):
    return pandas.Series(a).value_counts()


def occur_dict(a):
    d = {}
    for i in a:
        if i in d:
            d[i] = d[i]+1
        else:
            d[i] = 1
    return d


def count_unsorted_list_items(items):
    counts = defaultdict(int)
    for item in items:
        counts[item] += 1
    return dict(counts)


def operator_countof(a):
    return dict((i, operator.countOf(a, i)) for i in set(a))


perfplot.show(
    setup=lambda n: list(numpy.random.randint(0, 100, n)),
    n_range=[2**k for k in range(20)],
    kernels=[
        counter, count, bincount, pandas_value_counts, occur_dict,
        count_unsorted_list_items, operator_countof
        ],
    equality_check=None,
    logx=True,
    logy=True,
    )

from collections import Counter
from collections import defaultdict
import numpy
import operator
import pandas
import perfplot


def counter(a):
    return Counter(a)


def count(a):
    return dict((i, a.count(i)) for i in set(a))


def bincount(a):
    return numpy.bincount(a)


def pandas_value_counts(a):
    return pandas.Series(a).value_counts()


def occur_dict(a):
    d = {}
    for i in a:
        if i in d:
            d[i] = d[i] + 1
        else:
            d[i] = 1
    return d


def count_unsorted_list_items(items):
    counts = defaultdict(int)
    for item in items:
        counts[item] += 1
    return dict(counts)


def operator_countof(a):
    return dict((i, operator.countOf(a, i)) for i in set(a))


b = perfplot.bench(
    setup=lambda n: list(numpy.random.randint(0, 100, n)),
    n_range=[2 ** k for k in range(20)],
    kernels=[
        counter,
        count,
        bincount,
        pandas_value_counts,
        occur_dict,
        count_unsorted_list_items,
        operator_countof,
    ],
    equality_check=None,
)
b.save("out.png")
b.show()

如果只需要单个项目的计数，请使用计数方法：

>>> [1, 2, 3, 4, 1, 4, 1].count(1)
3

重要提示：如果您正在计算多个不同的项目，这会非常缓慢

每个计数调用都会遍历n个元素的整个列表。在循环中调用计数n次意味着总共检查n次，这可能会对性能造成灾难性影响。

如果要计数多个项目，请使用计数器，它只进行n次总检查。