numpy/python中是否有“freq”函数？

Question

假设您有：

arr = np.array([1,2,1,3,3,4]) 

有一个内置的函数，返回最常见的元素？

Answer 1

是，Python的collections.Counter对发现的最常见的元素直接支持：

>>> from collections import Counter 

>>> Counter('abracadbra').most_common(2) 
[('a', 4), ('r', 2)] 

>>> Counter([1,2,1,3,3,4]).most_common(2) 
[(1, 2), (3, 2)] 

随着numpy的，你可能要开始与histogram() function或bincount() function。

随着scipy，你可以搜索mstats.mode模态元素。

Answer 2

pandas模块也可能对此有所帮助。 pandas是一个用于python的整洁的数据分析软件包，同时也支持这个问题。

import pandas as pd 
arr = np.array([1,2,1,3,3,4]) 
arr_df = pd.Series(arr) 
value_counts = arr_df.value_counts() 
most_frequent = value_counts.max() 

这将返回

> most_frequent 
2 

Answer 3

这适用于任何类型的工作，整数与否，返回始终是一个numpy的数组：

def most_common(a, n=1) : 
    if a.dtype.kind not in 'bui': 
     items, _ = np.unique(a, return_inverse=True) 
    else: 
     items, _ = None, a 
    counts = np.bincount(_) 
    idx = np.argsort(counts)[::-1][:n] 
    return idx.astype(a.dtype) if items is None else items[idx] 

>>> a = np.fromiter('abracadabra', dtype='S1') 
>>> most_common(a, 2) 
array(['a', 'r'], 
     dtype='|S1') 
>>> a = np.random.randint(10, size=100) 
>>> a 
array([0, 0, 0, 9, 3, 9, 1, 2, 6, 3, 0, 4, 3, 2, 4, 7, 2, 8, 8, 2, 9, 7, 0, 
     3, 5, 2, 5, 0, 4, 2, 4, 7, 8, 5, 4, 0, 1, 6, 1, 0, 2, 0, 5, 1, 3, 8, 
     8, 6, 3, 5, 4, 3, 3, 5, 0, 7, 3, 0, 2, 5, 4, 2, 4, 2, 8, 1, 4, 4, 7, 
     4, 4, 3, 7, 4, 0, 1, 0, 8, 8, 1, 1, 2, 1, 4, 2, 5, 1, 0, 7, 2, 0, 0, 
     0, 8, 9, 9, 8, 1, 3, 8]) 
>>> most_common(a, 5) 
array([0, 4, 2, 8, 3])