計算 NumPy 中陣列的眾數

1. 使用 scipy.stats.mode() 函式計算 NumPy 陣列的眾數
2. 使用 numpy.unique() 函式計算 NumPy 陣列的眾數

本教程將介紹如何在 Python 中計算 NumPy 陣列的眾數。

使用 scipy.stats.mode() 函式計算 NumPy 陣列的眾數

眾數是集合中重複次數最多的值。scipy.stats 庫包含許多與統計相關的函式。scipy.stats 庫中的 mode() 函式 在 Python 中查詢陣列的模式。它接受一個陣列作為輸入引數並返回輸入陣列中最常見值的陣列。為了讓這個方法起作用，我們必須安裝 scipy 包。下面給出了安裝它的命令。

pip install scipy

以下程式碼示例向我們展示瞭如何使用 scipy.stats.mode() 函式計算 NumPy 陣列內的模式。

import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array([1,2,3,4,4,5])
mode = stats.mode(array)
print(mode[0])

輸出：

[4]

我們首先使用 np.array() 函式建立了陣列 array。然後我們使用 scipy.stats.mode() 函式計算模式並將結果儲存在 mode 陣列中。最後，我們通過列印 mode 陣列的第一個元素來顯示重複次數最多的值。

使用 numpy.unique() 函式計算 NumPy 陣列的眾數

如果我們只想使用 NumPy 包來查詢模式，我們可以使用 numpy.unique() 函式。numpy.unique() 函式 將陣列作為輸入引數，並返回輸入陣列內所有唯一元素的陣列。我們還可以將 return_count 引數指定為 True 以獲取每個唯一元素在輸入陣列中重複的次數。

import numpy as np
array = np.array([1,2,3,4,4,5])
vals,counts = np.unique(array, return_counts=True)
index = np.argmax(counts)
print(vals[index])

輸出：

4

在上面的程式碼中，我們使用 Python 中的 np.unique() 和 np.argmax() 函式計算了 NumPy 陣列 array 的眾數。我們首先使用 np.array() 函式建立了陣列 array。然後我們使用 np.unique() 函式並將唯一值儲存在 vals 陣列中，每個值在 counts 陣列中重複的次數。然後我們使用 np.argmax() 函式計算 counts 陣列中的最大值，並將該值儲存在 index 變數中。最後，我們通過在 vals 陣列的 index 索引處列印值來顯示模式。