Numpy 배열에서 가장 빈번한 값을 찾는 방법(예제 포함)

NumPy 배열에서 가장 빈번한 값을 찾으려면 다음 방법을 사용할 수 있습니다.

방법 1: 가장 자주 발생하는 값 찾기

 #find frequency of each value
values, counts = np. unique (my_array, return_counts= True )

#display value with highest frequency
values[counts. argmax ()]

NumPy 배열에 여러 값이 가장 자주 나타나는 경우 이 메서드는 첫 번째 값만 반환합니다.

방법 2: 가장 빈번한 값 찾기

 #find frequency of each value
values, counts = np. unique (my_array, return_counts= True )

#display all values with highest frequencies
values[counts == counts. max ()]

NumPy 배열에 여러 값이 가장 자주 나타나는 경우 이 메서드는 가장 자주 나타나는 값을 각각 반환합니다.

다음 예에서는 각 방법을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예시 1: NumPy 배열에서 가장 빈번한 값 찾기

다음과 같은 NumPy 배열이 있다고 가정합니다.

 import numpy as np

#create NumPy array
my_array = np. array ([1, 2, 4, 4, 4, 5, 6, 7, 12])

이 표에 가장 자주 나타나는 값은 4 뿐입니다.

argmax() 함수를 사용하여 배열에서 가장 자주 나타나는 값을 반환할 수 있습니다.

 #find frequency of each value
values, counts = np. unique (my_array, return_counts= True )

#display value with highest frequency
values[counts. argmax ()]

4

이 함수는 값 4 를 올바르게 반환합니다.

예시 2: NumPy 배열에서 가장 자주 사용되는 값 찾기

다음과 같은 NumPy 배열이 있다고 가정합니다.

 import numpy as np

#create NumPy array
my_array = np. array ([1, 2, 4, 4, 4, 5, 6, 7, 12, 12, 12])

이 표에 가장 자주 나타나는 두 가지 값인 4 와 12 가 있습니다.

max() 함수를 사용하여 배열에서 가장 자주 나타나는 각 값을 반환할 수 있습니다.

 #find frequency of each value
values, counts = np. unique (my_array, return_counts= True )

#display each value with highest frequency
values[counts == counts. max ()]

array([4,12])

이 함수는 4 및 12 값을 올바르게 반환합니다.

참고 : NumPy Unique() 함수에 대한 전체 문서는 여기에서 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 NumPy에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

NumPy 배열에서 중복 요소를 제거하는 방법
NumPy 배열의 요소를 바꾸는 방법
NumPy 배열의 요소를 정렬하는 방법