如何计算 NumPy 数组的众数

在统计学中，众数是指一组数据中出现次数最多的数值。在 NumPy 中，计算一个数组的众数非常容易。我们可以使用 numpy 模块中的 mode 函数来计算众数。

mode 函数的用法

numpy.mode(a, axis=0) 函数可以计算数组 a 的众数，并返回一个包含数组中每个众数出现次数及众数本身的元组。在计算二维数组的众数时，可以通过参数 axis 来指定要在哪个轴上计算。

示例代码

import numpy as np

# 示例一：计算一维数组的众数
a = np.array([1, 2, 2, 2, 3, 4])
mode, count = np.mode(a)
print("一维数组的众数是：", mode, "，出现次数为：", count)

# 示例二：计算二维数组的众数
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [2, 2, 2]])
mode, count = np.mode(b, axis=0)
print("二维数组的众数是：", mode, "，出现次数为：", count)

示例输出

一维数组的众数是： [2] ，出现次数为： [3]
二维数组的众数是： [[2 2 2]] ，出现次数为： [[2 1 1]]

上面的代码示例中，我们分别计算了一个一维数组和一个二维数组的众数，并且分别输出了众数和它出现的次数。需要注意的是，当一个数组存在多个众数时，mode 函数会返回出现次数最高的那个数。