Como calcular o modo numpy array (com exemplos)
Você pode usar a seguinte sintaxe básica para encontrar o modo de um array NumPy:
#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))
Lembre-se que a moda é o valor que aparece com mais frequência em uma tabela.
Observe que é possível que um array tenha um ou mais modos.
Os exemplos a seguir mostram como usar essa sintaxe na prática.
Exemplo 1: Calculando o modo de array NumPy com um único modo
O código a seguir mostra como encontrar o modo de um array NumPy no qual existe apenas um modo:
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
Na saída podemos ver que o modo é 5 e ocorre 4 vezes no array NumPy.
Exemplo 2: Como calcular o array NumPy com vários modos
O código a seguir mostra como encontrar o modo de um array NumPy no qual existem vários modos:
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
Na saída, podemos ver que este array NumPy possui três modos: 2 , 4 e 5 .
Podemos observar também que cada um desses valores aparece 3 vezes na tabela.
Recursos adicionais
Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns no NumPy:
Como mapear uma função para um array NumPy
Como encontrar o índice de valor na matriz NumPy
Como calcular a magnitude de um vetor usando NumPy