在Python編程中，計算某個數據序列中每個數在指定區間內出現的次數是一個常見的任務。例如，在一個列表中，需要計算區間 [1, 5] 內有多少個數。這個任務可以通過使用 Python 的內置函數 range() 和條件語句來實現。

# 定義列表
nums = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 定義區間
lower = 1
upper = 5
# 初始計數器
count = 0
# 使用for循環遍歷列表中所有元素
for n in nums:
# 判斷元素是否在區間內
if lower<= n<= upper:
# 若在，則計數器加一
count += 1
# 輸出結果
print("在區間 [{}, {}] 內有{}個數。".format(lower, upper, count))

以上代碼通過循環遍歷列表中的每個元素，檢查它是否在指定的區間內。如果在，計數器就加一。

在使用 Python 進行數據分析時，這個計數的過程非常常見。有時候我們需要將數據分成多個區間，然后計算每個區間內有多少個數據點。這個過程可以通過使用 numpy 庫的 histogram() 函數來完成。這個函數可以根據指定區間和數據返回一個直方圖。以下是一個示例代碼：

import numpy as np
# 定義數據
data = [3, 2, 1, 2, 5, 3, 4, 2, 1, 1, 4, 5, 5]
# 定義區間
bins = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
# 計算直方圖
hist, edges = np.histogram(data, bins)
# 輸出結果
print(hist)
# 輸出區間
print(edges)

以上代碼通過 numpy 庫中的 histogram() 函數，將數據分配到指定的區間中。計算出來的直方圖可以用于數據分析及可視化。