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?
如果有以下三种阵列: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
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()
或.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.]])