NumPy에서 배열 모드 계산

1. scipy.stats.mode()함수를 사용하여 NumPy 배열의 모드 계산
2. numpy.unique()함수를 사용하여 NumPy 배열의 최빈값 계산

이 튜토리얼은 파이썬에서 NumPy 배열의 모드를 계산하는 방법을 소개합니다.

scipy.stats.mode()함수를 사용하여 NumPy 배열의 모드 계산

모드는 컬렉션에서 가장 많이 반복되는 값입니다. scipy.stats라이브러리에는 통계와 관련된 많은 함수가 포함되어 있습니다. scipy.stats라이브러리 내의 mode()함수는 Python에서 배열의 모드를 찾습니다. 배열을 입력 인수로 사용하고 입력 배열 내에서 가장 일반적인 값의 배열을 반환합니다. 이 방법이 작동하려면scipy패키지를 설치해야합니다. 설치 명령은 다음과 같습니다.

pip install scipy

다음 코드 예제는scipy.stats.mode()함수를 사용하여 NumPy 배열 내에서 모드를 계산하는 방법을 보여줍니다.

import numpy as np
from scipy import stats

array = np.array([1, 2, 3, 4, 4, 5])
mode = stats.mode(array)
print(mode[0])

출력:

[4]

먼저np.array()함수로 배열array를 생성했습니다. 그런 다음scipy.stats.mode()함수로 모드를 계산하고 결과를mode배열에 저장했습니다. 결국mode배열의 첫 번째 요소를 인쇄하여 가장 많이 반복되는 값을 표시했습니다.

numpy.unique()함수를 사용하여 NumPy 배열의 최빈값 계산

모드를 찾기 위해서만NumPy패키지를 사용하려면numpy.unique()함수를 사용할 수 있습니다. numpy.unique()함수는 배열을 입력 인수로 취하고 입력 배열 내의 모든 고유 요소의 배열을 반환합니다. 또한return_count매개 변수를True로 지정하여 각 고유 요소가 입력 배열 내에서 반복되는 횟수를 가져올 수 있습니다.

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])

출력:

4

위의 코드에서 Python의np.unique()및np.argmax()함수를 사용하여 NumPy 배열array의 모드를 계산했습니다. 먼저np.array()함수로 배열array를 생성했습니다. 그런 다음np.unique()함수를 사용하고vals배열 내에 고유 한 값을 저장하고counts배열 내에서 각 값이 반복되는 횟수를 저장했습니다. 그런 다음np.argmax()함수를 사용하여counts배열의 최대 값을 계산하고 값을index변수에 저장했습니다. 마지막으로vals배열의index인덱스에 값을 인쇄하여 모드를 표시했습니다.