วิธีการคำนวณโหมด numpy array (พร้อมตัวอย่าง)

คุณสามารถใช้ไวยากรณ์พื้นฐานต่อไปนี้เพื่อค้นหาโหมดของอาร์เรย์ 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))

โปรดจำไว้ว่า โหมด คือค่าที่ปรากฏบ่อยที่สุดในตาราง

โปรดทราบว่าเป็นไปได้ที่อาร์เรย์จะมีโหมดตั้งแต่หนึ่งโหมดขึ้นไป

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีใช้ไวยากรณ์นี้ในทางปฏิบัติ

ตัวอย่างที่ 1: การคำนวณโหมดอาร์เรย์ NumPy ด้วยโหมดเดียว

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการค้นหาโหมดของอาร์เรย์ NumPy ซึ่งมีเพียงโหมดเดียว:

 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

จากผลลัพธ์เราจะเห็นว่าโหมดเป็น 5 และเกิดขึ้น 4 ครั้งในอาร์เรย์ NumPy

ตัวอย่างที่ 2: วิธีคำนวณอาร์เรย์ NumPy ด้วยหลายโหมด

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีค้นหาโหมดของอาร์เรย์ NumPy ซึ่งมีหลายโหมด:

 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

จากผลลัพธ์ เราจะเห็นว่าอาร์เรย์ NumPy นี้มีสามโหมด: 2 , 4 และ 5

เรายังเห็นว่าแต่ละค่าเหล่านี้ปรากฏ 3 ครั้งในตาราง

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทั่วไปอื่น ๆ ใน NumPy:

วิธีแมปฟังก์ชันกับอาร์เรย์ NumPy
วิธีค้นหาดัชนีค่าในอาร์เรย์ NumPy
วิธีการคำนวณขนาดของเวกเตอร์โดยใช้ NumPy