Python中的Counter是一个非常有用的工具，它可以给我们提供快速统计一组数据中每个元素出现的次数，并以字典的形式返回结果，非常适合用于概率计算。
在使用Counter计算概率时，我们需要先将数据处理成一个列表，然后把列表传给Counter，Counter就会返回一个包含每个元素出现次数的字典。我们可以通过这个字典来计算概率。
例如，假设我们有一个列表scores，里面存储了每个学生的考试成绩，我们想要计算考试成绩在70分以上的概率。我们可以使用以下代码：
from collections import Counter
scores = [78, 85, 90, 65, 72, 80, 90, 95, 88, 83]
score_counts = Counter(scores)
num_above_70 = sum(score_counts[i] for i in range(70, 101))
total_num = len(scores)
probability = num_above_70 / total_num
print(probability)
在上面的代码中，我们先使用Counter统计了每个成绩出现的次数，然后通过遍历70到100分之间的分数，统计出分数大于等于70分的学生人数。我们最后计算概率时，就是将大于等于70分的学生数除以总人数。
另一个例子，假设我们有一个列表colors，里面存储了球员想要穿的球衣颜色，我们想要计算有多少球员选择了红色球衣。我们可以使用以下代码：
from collections import Counter
colors = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'yellow', 'black', 'red', 'red', 'blue', 'green']
color_counts = Counter(colors)
num_red = color_counts['red']
total_num = len(colors)
probability = num_red / total_num
print(probability)
在上面的代码中，我们先使用Counter统计了每种颜色球衣的数量，然后直接取出“red”对应的数量，最后计算概率时，就是将穿着红色球衣的球员数除以总人数。
总结起来，使用Python的Counter对象，可以方便地进行概率计算。我们只需要将数据转换成一个列表，然后使用Counter统计每个元素出现的次数，再通过遍历计算概率即可。同时，需要提醒大家注意数据的类型，例如在第一个例子中，分数是整数，所以需要使用range函数遍历整数，而在第二个例子中，颜色是字符串，所以可以直接使用字典查找颜色数量。