scipy.stats.

mode

scipy.stats.mode(a, ось=0, nan_policy='propagate', keepdims=False)

Возвращает массив модального (наиболее частого) значения в переданном массиве.

Если существует более одного такого значения, возвращается только одно. Также возвращается количество элементов в модальных бинах.

Параметры:

aarray_like

Числовой n-мерный массив, для которого нужно найти моду(ы).

осьint или None, по умолчанию: 0

Если это целое число, ось входных данных, по которой вычисляется статистика. Статистика каждого среза по оси (например, строки) входных данных появится в соответствующем элементе вывода. Если None, вход будет сведён в одномерный массив перед вычислением статистики.

nan_policy{‘propagate’, ‘omit’, ‘raise’}

Определяет, как обрабатывать входные значения NaN.

• propagate: если NaN присутствует в срезе оси (например, строке), вдоль которой вычисляется статистика, соответствующая запись вывода будет NaN.

• omit: NaN будут пропущены при выполнении расчета. Если в срезе оси, вдоль которого вычисляется статистика, остается недостаточно данных, соответствующая запись вывода будет NaN.

• raise: если присутствует NaN, то ValueError будет вызвано исключение.

keepdimsbool, по умолчанию: False

Если установлено значение True, оси, которые были сокращены, остаются в результате как размерности с размером один. С этой опцией результат будет корректно транслироваться относительно входного массива.

Возвращает:

modendarray

Массив модальных значений.

countndarray

Массив частот для каждой моды.

Примечания

Мода вычисляется с использованием numpy.unique. В версиях NumPy 1.21 и выше все NaN - даже с разными двоичными представлениями - рассматриваются как эквивалентные и считаются отдельными экземплярами одного и того же значения.

По соглашению, мода пустого массива равна NaN, а связанное количество равно нулю.

Начиная с SciPy 1.9, np.matrix входные данные (не рекомендуется для нового кода) преобразуются в np.ndarray перед выполнением вычисления. В этом случае результатом будет скаляр или np.ndarray подходящей формы вместо 2D np.matrix. Аналогично, хотя маскированные элементы маскированных массивов игнорируются, результатом будет скаляр или np.ndarray вместо маскированного массива с mask=False.

Примеры

Попробуйте в вашем браузере!

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([[3, 0, 3, 7],
...               [3, 2, 6, 2],
...               [1, 7, 2, 8],
...               [3, 0, 6, 1],
...               [3, 2, 5, 5]])
>>> from scipy import stats
>>> stats.mode(a, keepdims=True)
ModeResult(mode=array([[3, 0, 6, 1]]), count=array([[4, 2, 2, 1]]))

Чтобы получить моду всего массива, укажите axis=None:

>>> stats.mode(a, axis=None, keepdims=True)
ModeResult(mode=[[3]], count=[[5]])
>>> stats.mode(a, axis=None, keepdims=False)
ModeResult(mode=3, count=5)

НазадОткрыть во вкладке