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  • python求众数
    千次阅读
    2021-10-19 11:17:59

    使用numpystatistics包都可以,推荐使用statistics

    示例代码

    import numpy as np
    import statistics
    
    my_list = [1, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 3, 3, 3, 3]
    mode1 = statistics.mode(my_list)
    mode2 = np.argmax(np.bincount(my_list))
    print(mode1)
    print(mode2)
    
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    from typing import List
    class Solution:
        def majorityElement(self, nums: List[int])-> List[int]:
            cnt = {}
    
            for v in nums:
                if v in cnt:
                    cnt[v] += 1
                else:
                    cnt[v] = 1
            print(list(cnt.values()))
            print(max(list(cnt.values())))
            print(list((cnt.keys())))
            #
            ans =  list(cnt.keys())[list(cnt.values()).index(max(list(cnt.values())))]
            return ans
    solution = Solution()
    L = [1,2,3,4,5,5,5,5]
    result = solution.majorityElement(L)
    print(result)
    

    在这里插入图片描述
    复杂度分析

    时间复杂度:O(n),其中 n 为数组的长度。

    空间复杂度:O(n),其中 n 为数组的长度,使用哈希表需要开辟额外的空间。

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    如何用Python求众数

    在书里(参考文献[1])看到有这样的代码:

    max(set(A),key=A.count)
    

    它可以返回列表A中的众数,现对其进行解释。

    set

    博客 python set() 用法.中提到:set() 函数用于创建一个无序不重复元素集,删除重复数据。不过直接用max(A,key=A.count),结果是一样的。

    key

    关于max()函数中的参数key,Python官方文档中写道:The key argument specifies a one-argument ordering function like that used for list.sort().
    在论坛中搜索,一般情况下会用匿名函数lambda指定key,例如:

    A=[3,5,5,5,1]
    max_A=max(A,key=lambda x: x-1)
    print(max_A)
    #结果:5
    

    但若是函数较为复杂,可以先def一个函数,而后将函数名传给key,例如:

    def calculate(x):
    	return -(x-3)^2
    A=[3,5,5,5,1]
    max_A=max(A,key=calculate)
    print(max_A)
    #结果:3
    

    因此猜想,方法也类同函数,因此可以将list.count(不需要写括号和实参)传给key,但list可以用于max的方法(要有返回值,且返回值可用于比较大小)只有.count(),故此猜想没有得到验证。
    此外,list.sort()也有可选参数key,其官方文档中写到:for example, key=str.lower。此处同样是直接调用方法而没有写括号(),与本例相同。

    参考文献

    [1]王磊,王晓东著.机器学习算法导论[M].北京:清华大学出版社,2019:182.

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    计算如下数组中每一行的众数,期望结果,第一行为1,第二行为3

    [[0, 0, 1, 1, 1], 
     [2, 3, 3, 2, 3]]
    

    使用scipy 的统计包stats中的mode函数,指定第二个维度,返回元组,第一个是众数,第二个是出现次数统计。

    from scipy import stats
    import numpy as np
    
    arr = np.array([[0, 0, 1, 1, 1], [2, 3, 3, 2, 3]])
    res = stats.mode(arr, axis=1)
    print(res)
    """
    ModeResult(mode=array([[1],
           [3]]), count=array([[3],
           [3]]))
    """
    
    展开全文
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