Numpy 配列モードを計算する方法 (例付き)

次の基本構文を使用して、NumPy 配列のモードを見つけることができます。

 #find unique values in array along with their counts
vals, counts = np. unique (array_name, return_counts= True )

#find fashion
mode_value = np. argwhere (counts == np. max (counts))

モードは、表に最も頻繁に表示される値であることに注意してください。

配列には 1 つ以上のモードがある可能性があることに注意してください。

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例 1: シングルモードでの NumPy 配列モードの計算

次のコードは、モードが 1 つしかない NumPy 配列のモードを見つける方法を示しています。

 import numpy as np

#create NumPy array of values with only one mode
x = np. array ([2, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5, 7])

#find unique values in array along with their counts
vals, counts = np. unique (x, return_counts= True )

#find fashion
mode_value = np. argwhere (counts == np. max (counts))

#print list of modes
print (vals[mode_value] .flatten (). tolist ())

[5]

#find how often mode occurs
print (np. max (counts))

4

出力から、モードは5であり、NumPy 配列内で4回発生していることがわかります。

例 2: 複数のモードで NumPy 配列を計算する方法

次のコードは、複数のモードがある NumPy 配列のモードを見つける方法を示しています。

 import numpy as np

#create NumPy array of values with multiple modes
x = np. array ([2, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 7])

#find unique values in array along with their counts
vals, counts = np. unique (x, return_counts= True )

#find fashion
mode_value = np. argwhere (counts == np. max (counts))

#print list of modes
print (vals[mode_value] .flatten (). tolist ())

[2, 4, 5]

#find how often mode occurs
print (np. max (counts))

3

出力から、この NumPy 配列には2 、 4 、 5の 3 つのモードがあることがわかります。

これらの各値が表内に3回出現していることもわかります。

追加リソース

次のチュートリアルでは、NumPy で他の一般的な操作を実行する方法について説明します。

関数を NumPy 配列にマップする方法
NumPy配列の値インデックスを見つける方法
NumPy を使用してベクトルの大きさを計算する方法