Chế độ Python của mảng
Trong một vài bài đăng trước đây, tôi đã giải thích một số biện pháp thống kê, chẳng hạn như giá trị trung bình và trung vị. Có một biện pháp khác, chế độ, cũng phù hợp với nghiên cứu thống kê. Biện pháp, chế độ, cho biết phần tử xuất hiện thường xuyên nhất trong danh sách Show
Có một số cách để xác định chế độ trong Python và trong bài đăng này tôi sẽ thảo luận về bốn trong số các phương pháp đó. Ba cách tôi sẽ trình bày được sử dụng trong thư viện bộ sưu tập, thư viện NumPy và thư viện thống kê Thuật toán đầu tiên tôi sẽ trình bày là sử dụng thư viện bộ sưu tập. Mã giả cho thuật toán này như sau
Theo tôi, thuật toán sử dụng thư viện NumPy ít phức tạp hơn một chút so với phương pháp sử dụng thư viện bộ sưu tập. Mã giả cho chức năng này được trích dẫn dưới đây
Thuật toán áp chót mà tôi sẽ thảo luận là hàm chế độ nằm trong thư viện thống kê tích hợp, được mô tả trong ảnh chụp màn hình bên dưới Cách cuối cùng để tìm chế độ là sử dụng thư viện gấu trúc, được sử dụng để tạo và duy trì các khung dữ liệu. Chức năng chế độ là một phần của thư viện pandas. Điều duy nhất cần thiết là chuyển đổi danh sách thành khung dữ liệu và sau đó gọi hàm chế độ Tôi đã trình bày bốn cách để tìm chế độ trong danh sách, mảng NumPy và khung dữ liệu. Hy vọng rằng tôi đã trang bị cho bạn, người đọc, đủ thông tin để bạn có thể tìm thấy chế độ trong danh sách các giá trị Tôi đã chuẩn bị một bài đánh giá mã đi kèm với bài đăng này, có thể tìm thấy ở đây. - https. //www. youtube. com/watch?v=UyuYkCMHdXA Thêm nội dung tại PlainEnglish. io. Đăng ký nhận bản tin hàng tuần miễn phí của chúng tôi. Theo dõi chúng tôi trên Twitter và LinkedIn. Kiểm tra Sự bất hòa trong cộng đồng của chúng tôi và tham gia Tập thể tài năng của chúng tôi Bạn có thể sử dụng cú pháp cơ bản sau để tìm chế độ của mảng NumPy #find unique values in array along with their counts
vals, counts = np.unique(array_name, return_counts=True)
#find mode
mode_value = np.argwhere(counts == np.max(counts)) Nhớ lại rằng chế độ là giá trị xuất hiện thường xuyên nhất trong một mảng Lưu ý rằng một mảng có thể có một chế độ hoặc nhiều chế độ Các ví dụ sau đây cho thấy cách sử dụng cú pháp này trong thực tế ví dụ 1. Chế độ tính toán của mảng NumPy chỉ với một chế độĐoạn mã sau cho biết cách tìm chế độ của mảng NumPy trong đó chỉ có một chế độ 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 mode 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 Từ đầu ra, chúng ta có thể thấy rằng chế độ là 5 và nó xảy ra 4 lần trong mảng NumPy ví dụ 2. Chế độ tính toán của mảng NumPy với nhiều chế độĐoạn mã sau cho biết cách tìm chế độ của mảng NumPy trong đó có nhiều chế độ 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 mode 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 Từ đầu ra, chúng ta có thể thấy rằng mảng NumPy này có ba chế độ. 2, 4 và 5 Chúng ta cũng có thể thấy rằng mỗi giá trị này xuất hiện 3 lần trong mảng Tài nguyên bổ sungCác hướng dẫn sau đây giải thích cách thực hiện các thao tác phổ biến khác trong NumPy Cách ánh xạ một hàm qua một mảng NumPy Hàm chế độ trong Python của một mảng là gì?Chế độ đề cập đến phần tử lặp lại nhiều nhất trong mảng .
Chế độ của một mảng Python NumPy là gì?Chế độ là hàm lấy ra giá trị lặp lại nhiều nhất trong mảng . Chúng tôi sử dụng NumPy với hàm mode vì NumPy là một trong những thư viện của gấu trúc trong Python xử lý ma trận và mảng nhiều chiều, chẳng hạn, nếu một mảng chứa các giá trị lặp lại như vậy trong mảng.
Chế độ của một danh sách trong Python là gì?Chế độ là số đó trong danh sách xuất hiện thường xuyên nhất . Chúng tôi tính toán nó bằng cách tìm tần suất của từng số có trong danh sách và sau đó chọn số có tần suất cao nhất.
Làm cách nào để tính toán chế độ trong Python bằng Scipy?hàm mode(). con trăn. scipy. số liệu thống kê. hàm mode(array, axis=0) tính toán chế độ của các phần tử mảng dọc theo trục đã chỉ định của mảng (danh sách trong python). |