Python có chức năng chế độ không?
Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ xem xét cách tính toán chế độ của một danh sách trong Python với sự trợ giúp của một số ví dụ Show Chế độ là gì?Chế độ là một thống kê mô tả được sử dụng làm thước đo xu hướng trung tâm của phân phối. Nó bằng với giá trị xảy ra thường xuyên nhất. Lưu ý rằng một tập hợp giá trị có thể có nhiều chế độ. Chế độ cũng được sử dụng để gán giá trị còn thiếu trong các biến phân loại Để tính toán chế độ của một danh sách các giá trị –
Ví dụ: tính toán chế độ của các giá trị sau – Nếu chúng tôi đếm số lần mỗi giá trị xuất hiện trong danh sách, bạn có thể thấy rằng 2 xảy ra ba lần, 5 xảy ra hai lần và 3, 4 và 6 xảy ra mỗi lần một lần. Từ đó, chúng ta có thể nói rằng chế độ của những con số này là 2 Hãy xem một ví dụ khác 2 và 5 xảy ra hai lần và 1, 3, 4 và 6 xảy ra một lần. Ở đây, cả 2 và 5 đều là chế độ vì cả hai đều có tần suất xuất hiện cao nhất. Phân phối có hai chế độ được gọi là phân phối hai chế độ Chế độ Danh sách PythonĐể tính toán chế độ của một danh sách các giá trị trong Python, bạn có thể viết hàm tùy chỉnh của riêng mình hoặc sử dụng các phương thức có sẵn trong các thư viện khác như [2]2, [2]3, v.v. Hãy xem xét các phương pháp này với sự trợ giúp của một số ví dụ 1. Từ đầu thực hiện chế độ trong PythonChúng ta đã biết logic để tính toán chế độ. Bây giờ hãy triển khai logic đó trong một hàm Python tùy chỉnh def mode(ls): # dictionary to keep count of each value counts = {} # iterate through the list for item in ls: if item in counts: counts[item] += 1 else: counts[item] = 1 # get the keys with the max counts return [key for key in counts.keys() if counts[key] == max(counts.values())] # use the function on a list of values mode([2,2,4,5,6,2,3,5]) đầu ra [2] Tại đây, bạn có thể thấy rằng hàm tùy chỉnh cung cấp chế độ chính xác cho danh sách các giá trị được truyền. Lưu ý rằng hàm trả về danh sách tất cả các chế độ thay vì giá trị của bộ chia tỷ lệ Bây giờ chúng ta hãy vượt qua một danh sách các giá trị có hai chế độ # two values with max frequency mode([2,2,4,5,6,1,3,5]) đầu ra [2, 5] Bạn có thể thấy rằng nó trả về cả hai chế độ dưới dạng danh sách. Chúng ta có thể sửa đổi hàm để trả về giá trị theo tỷ lệ, ví dụ: chế độ nhỏ nhất hoặc chế độ lớn nhất tùy theo yêu cầu Lưu ý rằng cách triển khai ở trên có thể không phải là phiên bản tối ưu nhất. (Ví dụ: bạn có thể sử dụng [2]4 từ mô-đun [2]5 để đếm tần suất của các giá trị trong danh sách, v.v. ) 2. Sử dụng thư viện [2]3Bạn cũng có thể sử dụng thư viện chuẩn [2]3 trong Python để lấy chế độ danh sách giá trị. Truyền danh sách dưới dạng đối số cho hàm [2]8 [2]1 đầu ra [2]2 Chúng tôi lấy giá trị của bộ chia tỷ lệ 2 làm chế độ chính xác Phương pháp này đưa ra một [2]9 nếu có nhiều hơn một chế độ trong dữ liệu. Ví dụ - [2]4 đầu ra [2]5 3. Sử dụng thư viện [2]2Bạn cũng có thể sử dụng hàm # two values with max frequency mode([2,2,4,5,6,1,3,5])1 có sẵn trong mô-đun # two values with max frequency mode([2,2,4,5,6,1,3,5])2 để tính toán chế độ trong danh sách. Ví dụ - [2]9 đầu ra def mode(ls): # dictionary to keep count of each value counts = {} # iterate through the list for item in ls: if item in counts: counts[item] += 1 else: counts[item] = 1 # get the keys with the max counts return [key for key in counts.keys() if counts[key] == max(counts.values())] # use the function on a list of values mode([2,2,4,5,6,2,3,5])0 ta được kết quả đúng Lưu ý rằng phương pháp này cung cấp chế độ nhỏ nhất nếu có nhiều chế độ có trong dữ liệu [2]0 đầu ra [2]1 Dữ liệu thực sự có hai chế độ, 2 và 5, cả hai đều xảy ra hai lần nhưng chúng tôi nhận được kết quả là 2 vì đây là chế độ nhỏ nhất trong số các chế độ Bạn có thể sử dụng các phương pháp tương tự như phương pháp được mô tả trong hướng dẫn này để tính giá trị trung bình của một danh sách trong Python
Tác giả
|