Fonction SciPy scipy.stats.mode

1. Syntaxe de scipy.stats.mode() :
2. Exemples de codes : Méthode scipy.stats.mode() pour trouver le mode avec aucun axis défini
3. Exemples de codes : définissez axis=None dans la fonction scipy.stats.mode()
4. Exemples de codes : définissez axis=1 dans la fonction scipy.stats.mode()

La fonction Python Scipy scipy.stats.mode() calcule le mode des éléments du tableau le long de l’axe spécifié. Le mode est la valeur la plus fréquemment observée dans l’ensemble de données. Si plus d’un élément a la fréquence la plus élevée dans l’ensemble de données, nous obtenons la plus petite valeur en tant que mode.

Syntaxe de scipy.stats.mode() :

scipy.stats.mode(a, axis=0)

Paramètres

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Il renvoie deux valeurs :

1. Un tableau de valeurs de mode pour les éléments du tableau à n dimensions selon l’axe défini sur eux.
2. Un tableau du compte de chaque valeur de mode présente dans les éléments du tableau à n dimensions.

Exemples de codes : Méthode scipy.stats.mode() pour trouver le mode avec aucun axis défini

import numpy as np
import scipy
from scipy import stats

arr = np.array([[2, 5, 6, 8], [3, 7, 3, 0], [1, 1, 4, 4], [9, 5, 0, 5], [6, 4, 2, 2]])

result = scipy.stats.mode(arr)
print("The mode of given data is:\n", result[0])
print("The frequency of mode items is:\n", result[1])

Production :

The mode of given data is:
 [[1 5 0 0]]
The frequency of mode items is:
 [[1 2 1 1]]

Ici, un tableau multidimensionnel arr est créé avec 2 dimensions. Le tableau est passé en argument à la fonction stats.mode, qui produit la sortie stockée dans la variable result.

Étant donné qu’aucun paramètre d’axe n’est défini dans cette condition, le fonctionnement du mode s’effectue dans l’axe horizontal par défaut.

Comme on peut le voir dans les éléments de la première colonne, tous les éléments ont un nombre égal et 1 étant la plus petite valeur, on obtient le mode de la première colonne 1 avec le nombre 1. Dans les éléments de la deuxième colonne, 5 apparaît deux fois, étant ainsi le mode avec le nombre 2 et similaire pour les autres éléments de la colonne.

La sortie affiche deux valeurs. Le premier est le ModeResult qui montre un tableau contenant des éléments de valeur de mode, tandis que le second, count est un tableau qui montre le nombre de valeurs de mode respectives dans des données multidimensionnelles données.

Exemples de codes : définissez axis=None dans la fonction scipy.stats.mode()

Si nous définissons axis=None dans la fonction scipy.stats.mode(), la fonction calcule un seul mode à partir de l’ensemble du tableau.

import numpy as np
import scipy
from scipy import stats

arr = np.array([[2, 5, 6, 8], [3, 7, 3, 0], [1, 1, 4, 4], [9, 5, 0, 5], [6, 4, 2, 2]])

result = scipy.stats.mode(arr, axis=None)
print("The mode of given data is :", result[0][0])
print("The frequency of mode is :", result[1][0])

Production :

The mode of given data is : 2
The frequency of mode is : 3

Ici, la sortie montre un seul élément de tableau 2 car chaque fois que l’axe est défini sur None, l’opération de mode a lieu dans l’élément de tableau entier et les données les plus fréquemment observées sont prises en compte.

Exemples de codes : définissez axis=1 dans la fonction scipy.stats.mode()

Si nous définissons axis=1 dans la fonction scipy.stats.mode(), la fonction calcule un mode pour chaque ligne du tableau.

import numpy as np
import scipy
from scipy import stats

arr = np.array([[2, 5, 6, 8], [3, 7, 3, 0], [1, 1, 4, 4], [9, 5, 0, 5], [6, 4, 2, 2]])

result = scipy.stats.mode(arr, axis=1)
print("The mode of given data is:\n", result[0])
print("The frequency of mode items is:\n", result[1])

Production :

The mode of given data is:
 [[2]
 [3]
 [1]
 [5]
 [2]]
The frequency of mode items is:
 [[1]
 [2]
 [2]
 [2]
 [2]]

Ici, l’axe est mis à 1, ce qui signifie que le mode de fonctionnement prendra l’axe vertical. Ainsi dans les éléments de la première rangée, on peut voir qu’aucun élément ne se répète, et 2 étant le plus petit est le mode. Dans la deuxième rangée d’éléments, 3 sont les plus répétés, étant ainsi le mode et similaire pour les autres éléments.