Nếu có nhiều hơn một giá trị như vậy, chỉ một giá trị được trả về. Số lượng thùng cho các thùng phương thức cũng được trả về
Tham số mảng_likemảng n chiều để tìm [các] chế độ
trục int hoặc Không, tùy chọnTrục dọc theo đó để hoạt động. Mặc định là 0. Nếu Không, hãy tính toán trên toàn bộ mảng a
nan_policy {'lan truyền', 'nâng cao', 'bỏ qua'}, tùy chọnXác định cách xử lý khi đầu vào chứa nan. Có các tùy chọn sau [mặc định là 'lan truyền']
keepdims bool, tùy chọn
'tuyên truyền'. đối xử với nan như nó sẽ đối xử với bất kỳ giá trị nào khác
'nuôi'. ném một lỗi
'bỏ sót'. thực hiện các tính toán bỏ qua các giá trị nan
Nếu được đặt thành
>>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=True] ModeResult[mode=array[[3]], count=array[[3]]] >>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=False] ModeResult[mode=3, count=3]2, trục mà số liệu thống kê được lấy sẽ được sử dụng [bị loại khỏi mảng đầu ra] giống như các hàm rút gọn khác [e. g.
>>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=True] ModeResult[mode=array[[3]], count=array[[3]]] >>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=False] ModeResult[mode=3, count=3]3,
>>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=True] ModeResult[mode=array[[3]], count=array[[3]]] >>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=False] ModeResult[mode=3, count=3]4]. Nếu được đặt thành
>>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=True] ModeResult[mode=array[[3]], count=array[[3]]] >>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=False] ModeResult[mode=3, count=3]5, trục được giữ lại với kích thước một và kết quả sẽ phát chính xác đối với mảng đầu vào. Mặc định,
>>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=True] ModeResult[mode=array[[3]], count=array[[3]]] >>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=False] ModeResult[mode=3, count=3]6, là hành vi kế thừa không xác định được giữ lại để tương thích ngược
Cảnh báo
Không giống như các chức năng giảm khác [e. g.
>>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=True] ModeResult[mode=array[[3]], count=array[[3]]] >>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=False] ModeResult[mode=3, count=3]3,
>>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=True] ModeResult[mode=array[[3]], count=array[[3]]] >>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=False] ModeResult[mode=3, count=3]4], hành vi mặc định của
>>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=True] ModeResult[mode=array[[3]], count=array[[3]]] >>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=False] ModeResult[mode=3, count=3]9 thường giữ lại trục mà nó hoạt động dọc theo. Trong khoa học viễn tưởng 1. 11. 0, hành vi này sẽ thay đổi. giá trị mặc định của keepdims sẽ trở thành
>>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=True] ModeResult[mode=array[[3]], count=array[[3]]] >>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=False] ModeResult[mode=3, count=3]2, trục mà thống kê được thực hiện sẽ bị loại bỏ và giá trị
>>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=True] ModeResult[mode=array[[3]], count=array[[3]]] >>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=False] ModeResult[mode=3, count=3]6 sẽ không còn được chấp nhận
Mới trong phiên bản 1. 9. 0
Mảng giá trị phương thức
đếm ndarrayMảng số đếm cho mỗi chế độ
ghi chú
Chế độ của mảng đối tượng được tính toán bằng cách sử dụng
>>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=True] ModeResult[mode=array[[3]], count=array[[3]]] >>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=False] ModeResult[mode=3, count=3]2, xử lý các NaN với các biểu diễn nhị phân khác nhau là khác biệt
Không dùng nữa kể từ phiên bản 1. 9. 0. Hỗ trợ cho các mảng không phải là số không được dùng nữa kể từ SciPy 1. 9. 0 và sẽ bị xóa trong 1. 11. 0. gấu trúc. Khung dữ liệu. chế độ có thể được sử dụng thay thế.
Chế độ của mảng với các dtypes khác được tính bằng cách sử dụng
>>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=True] ModeResult[mode=array[[3]], count=array[[3]]] >>> stats.mode[a, axis=None, keepdims=False] ModeResult[mode=3, count=3]3. Trong NumPy phiên bản 1. 21 trở đi, tất cả các NaN - ngay cả những NaN có biểu diễn nhị phân khác nhau - đều được coi là tương đương và được tính là các phiên bản riêng biệt có cùng giá trị
Chế độ là giá trị được lặp lại nhiều nhất trong bộ sưu tập. Thư viện
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
Ví dụ mã sau đây cho chúng ta biết cách tính toán chế độ bên trong mảng NumPy bằng hàm
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
đầu ra
Đầu tiên chúng ta tạo mảng
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
vals,counts = np.unique[array, return_counts=True]
index = np.argmax[counts]
print[vals[index]]
import numpy as np
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
vals,counts = np.unique[array, return_counts=True]
index = np.argmax[counts]
print[vals[index]]
Tính Chế độ của Mảng NumPy Với Hàm ________ 33
Nếu chúng ta chỉ muốn sử dụng gói
import numpy as np
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
vals,counts = np.unique[array, return_counts=True]
index = np.argmax[counts]
print[vals[index]]
import numpy as np
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
vals,counts = np.unique[array, return_counts=True]
index = np.argmax[counts]
print[vals[index]]
import numpy as np
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
vals,counts = np.unique[array, return_counts=True]
index = np.argmax[counts]
print[vals[index]]
import numpy as np
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
vals,counts = np.unique[array, return_counts=True]
index = np.argmax[counts]
print[vals[index]]
import numpy as np
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
vals,counts = np.unique[array, return_counts=True]
index = np.argmax[counts]
print[vals[index]]
import numpy as np
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
vals,counts = np.unique[array, return_counts=True]
index = np.argmax[counts]
print[vals[index]]
đầu ra
Trong đoạn mã trên, chúng tôi đã tính toán chế độ của mảng NumPy
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
import numpy as np
from scipy import stats
array = np.array[[1,2,3,4,4,5]]
mode = stats.mode[array]
print[mode[0]]
Chế độ tính toán NumPy có thể không?
Chế độ của mảng với các dtypes khác được tính toán bằng cách sử dụng numpy .
Chế độ tính toán Python bằng scipy như thế nào?
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].
NumPy tính toán có ý nghĩa như thế nào?
Bạn có được giá trị trung bình bằng cách tính tổng tất cả các giá trị trong một mảng Numpy chia cho tổng số giá trị . Theo mặc định, giá trị trung bình được lấy từ mảng phẳng [từ tất cả các phần tử mảng], nếu không thì cùng với trục đã chỉ định.
Python tính phương sai NumPy như thế nào?
Phương sai là giá trị trung bình của bình phương độ lệch so với giá trị trung bình, i. e. , var = mean[x] , trong đó x = abs[a - a. mean[]]**2 . Giá trị trung bình thường được tính là x. sum[] / N , trong đó N = len[x].