Arrays 如何从单独的数组中创建一个列表数组,然后使用python查找每个列表最频繁的值?

Arrays 如何从单独的数组中创建一个列表数组,然后使用python查找每个列表最频繁的值?,arrays,loops,python-2.7,numpy,Arrays,Loops,Python 2.7,Numpy,如果有以下三种阵列: array([ 0., 1., 1., 1., 0.]) array([ 0., 1., 0., 1., 1.]) array([ 1., 0., 1., 1., 1.]) 我想将数组组合成每个元素的列表数组,然后找到每个列表的模式(最频繁值),如下例: 步骤1)数组([0,0,1.],[1,1,0.],[1,0,1.],[1,1,1.],[0,1,1.]) 步骤2)数组([0,1,1,1,1.]) 如何在Python中实现这一点?您可以使用: 然

如果有以下三种阵列:

array([ 0.,  1.,  1.,  1.,  0.])
array([ 0.,  1.,  0.,  1.,  1.])
array([ 1.,  0.,  1.,  1.,  1.])
我想将数组组合成每个元素的列表数组,然后找到每个列表的模式(最频繁值),如下例:

步骤1)
数组([0,0,1.],[1,1,0.],[1,0,1.],[1,1,1.],[0,1,1.])

步骤2)
数组([0,1,1,1,1.])

如何在Python中实现这一点?

您可以使用:


然后调用
.squeak()
.ravel()
,如果您想返回到一维对象

您是否安装了
scipy
>>> import scipy.stats
>>> a = np.array([ 0.,  1.,  1.,  1.,  0.])
>>> b = np.array([ 0.,  1.,  0.,  1.,  1.])
>>> c = np.array([ 1.,  0.,  1.,  1.,  1.])
>>> m = np.vstack([a,b,c])
>>> modes, counts = scipy.stats.mode(m)
>>> 
>>> modes
array([[ 0.,  1.,  1.,  1.,  1.]])