Як знайти найбільш часте значення в масиві numpy (з прикладами)

Ви можете використовувати такі методи, щоб знайти найбільш часте значення в масиві NumPy:

Спосіб 1: Знайдіть найбільш часте значення

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

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

Якщо в масиві NumPy найчастіше з’являється кілька значень, цей метод поверне лише перше значення.

Спосіб 2. Знайдіть кожне найбільш часте значення

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

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

Якщо в масиві NumPy найчастіше з’являються кілька значень, цей метод поверне кожне з найбільш частих значень.

Наступні приклади показують, як використовувати кожен метод на практиці.

Приклад 1: знайдіть найбільш часте значення в масиві NumPy

Припустимо, у нас є наступний масив NumPy:

 import numpy as np

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

Зауважте, що в цій таблиці найчастіше зустрічається лише одне значення: 4 .

Ми можемо використовувати функцію argmax() , щоб повернути значення, яке найчастіше з’являється в масиві:

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

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

4

Функція правильно повертає значення 4 .

Приклад 2: знайдіть кожне найбільш часте значення в масиві NumPy

Припустимо, у нас є наступний масив NumPy:

 import numpy as np

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

Зверніть увагу, що в цій таблиці найчастіше зустрічаються два значення: 4 і 12 .

Ми можемо використовувати функцію max() , щоб повернути кожне зі значень, які найчастіше з’являються в масиві:

 #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])

Функція правильно повертає значення 4 і 12 .

Примітка . Повну документацію щодо функції NumPy unique() можна знайти тут .

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові завдання в NumPy:

Як видалити повторювані елементи в масиві NumPy
Як замінити елементи в масиві NumPy
Як упорядкувати елементи в масиві NumPy