Python 列表的查找模式

我正在写一个函数，计算一个或多个数字列表的模式

如果输入是[52,99,37,86,99,99,99,37,37]，输出应该是[37,99]。正如您所看到的，较小的数字应该首先出现，但我的代码不会这样做。有人能修改我的代码吗

def mode(L):
    most = max(list(map(L.count, L)))
    return list(set(filter(lambda x: L.count(x) == most, L)))

对列表进行排序

def mode(L):
    most = max(list(map(L.count, L)))
    return sorted(list(set(filter(lambda x: L.count(x) == most, L))))

更新 注意：这是一种非常低效的模式计算方法。在其他答案中有更多的性能解决方案。这个答案只关注OP所问的问题。请勿在生产中使用此代码。 另请参阅关于此代码其他改进的注释。

对列表进行排序

def mode(L):
    most = max(list(map(L.count, L)))
    return sorted(list(set(filter(lambda x: L.count(x) == most, L))))

更新 注意：这是一种非常低效的模式计算方法。在其他答案中有更多的性能解决方案。这个答案只关注OP所问的问题。请勿在生产中使用此代码。

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另请参阅有关此代码其他改进的注释。

另一种解决方案是使用collections.Counter

从收款进口柜台 nums=[52,99,37,86,99,99,99,37,37] c=计数器 最高频率=最大值 mod=[n代表n，SortedDC中的频率。如果频率==最高频率，则为项目] 打印模组 输出：

[37, 99]

如果您只需要一项，也可以使用：

nums = [52, 99, 37, 86, 99, 99, 99, 37, 37, 37]
c = Counter(nums)
print(max(c))

其中打印：

99

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另一种解决方案是使用collections.Counter

从收款进口柜台 nums=[52,99,37,86,99,99,99,37,37] c=计数器 最高频率=最大值 mod=[n代表n，SortedDC中的频率。如果频率==最高频率，则为项目] 打印模组 输出：

[37, 99]

如果您只需要一项，也可以使用：

nums = [52, 99, 37, 86, 99, 99, 99, 37, 37, 37]
c = Counter(nums)
print(max(c))

其中打印：

99

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你在这里使它在计算上相当昂贵。A.伯爵。。需要线性时间，使此算法为二次型

您可以使用此处的计数器对列表执行单次传递，然后获得最常见的元素，如：

from collections import Counter
from operator import itemgetter
from itertools import groupby

def mode(L):
    _, common = next(groupby(Counter(L).most_common(), itemgetter(1)))
    return sorted(map(itemgetter(0), common))

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如果列表中的元素可以有效地进行散列，那么它将以线性时间运行。

您在这里使它在计算上非常昂贵。A.伯爵。。需要线性时间，使此算法为二次型

您可以使用此处的计数器对列表执行单次传递，然后获得最常见的元素，如：

from collections import Counter
from operator import itemgetter
from itertools import groupby

def mode(L):
    _, common = next(groupby(Counter(L).most_common(), itemgetter(1)))
    return sorted(map(itemgetter(0), common))

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如果列表中的元素可以有效地进行散列，则此操作将以线性时间运行。

但集合是无序的。你为什么认为结果应该是有序的？你用set就失去了秩序。请尝试使用列表集[b，a]查看它。使用计数器。最常见的是，这将是一种更常见的方法efficient@Alex我赢回来了。我认为顺序取决于实现。如果将来有人用谷歌搜索，一旦Python 3.8出炉，答案就变成了导入统计；sortedstatistics.MultiMediaBut集合无序。你为什么认为结果应该是有序的？你用set就失去了秩序。请尝试使用列表集[b，a]查看它。使用计数器。最常见的是，这将是一种更常见的方法efficient@Alex我赢回来了。我认为顺序取决于实现。如果将来有人用谷歌搜索，一旦Python 3.8出炉，答案就变成了导入统计；sortedstatistics.MultimelCounter.most_common返回从最高计数到最低计数的项目迭代器。为True，但需要指定所需数量。选择最常见的方法需要手动迭代。否。见@WillemVanOnsem的答案。我独立地、缓慢地提出了同样的想法。不过，groupby还是在列表中迭代。我的意思是没有过滤就没有直接的解决方案。groupby创建一个迭代器。它不进行迭代。调用next时，它迭代并调用项上的键函数，直到迭代器的键函数的返回值更改或迭代器耗尽。所以在这里，为了创建两个的第一个分组，它使用最常见的前三个项。因为第三个项目的计数不同，所以它将前两个项目分组并作为一个组返回。不进一步迭代由返回的迭代器。most_common已完成。Counter.most_common返回从最高计数到最低计数的项目迭代器。True，但需要指定所需的数量。选择最常见的方法需要手动迭代。否。见@WillemVanOnsem的答案。我独立地、缓慢地提出了同样的想法。不过，groupby还是在列表中迭代。我的意思是没有过滤就没有直接的解决方案。groupby创建一个迭代器。它不进行迭代。调用next时，它迭代并调用项上的键函数，直到迭代器的键函数的返回值更改或迭代器耗尽。所以在这里，为了创建两个的第一个分组，它使用最常见的前三个项。因为第三个项目的计数不同，所以它将前两个项目分组并作为一个组返回。没有对返回的迭代器进行进一步的迭代。大多数情况下都已完成。如果将来有人在谷歌上搜索此项，请使用Pyth

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在3.8中，答案变成了进口统计；如果将来有人用谷歌搜索这个，一旦Python 3.8出炉，答案就变成了导入统计；sortedstatistics.multimodel您可以删除这两行中的列表。他们没有为你做任何事。max将使用map迭代器，而sorted将愉快地使用集合。请注意，这的性能非常糟糕。考虑做ListMaPL.Calt，L，在10项列表中，L计数被称为10次，并且必须迭代超过10项来进行计数。这是10个项目的100次10*10次访问。10:1. 但如果列表中有100个项目，那么它的访问量将达到10000 100*100。1000:1. 因此，通过将列表增加10倍，迭代的费用增加了100倍。这是二次增长。在我的电脑上，当L变成10000个项目时，它会变得缓慢，而其他的答案仍在继续进行。“StevenRumbalski，我同意你的两个评论——MatthewLee，你可能想同时考虑这两个问题。然而，我的回答集中在马修利所问的具体问题上。我现在在我的回答中加入了一个注释，以供将来的读者阅读。你们可以去掉这两行的列表。他们没有为你做任何事。max将使用map迭代器，而sorted将愉快地使用集合。请注意，这的性能非常糟糕。考虑做ListMaPL.Calt，L，在10项列表中，L计数被称为10次，并且必须迭代超过10项来进行计数。这是10个项目的100次10*10次访问。10:1. 但如果列表中有100个项目，那么它的访问量将达到10000 100*100。1000:1. 因此，通过将列表增加10倍，迭代的费用增加了100倍。这是二次增长。在我的电脑上，当L变成10000个项目时，它会变得缓慢，而其他的答案仍在继续进行。“StevenRumbalski，我同意你的两个评论——MatthewLee，你可能想同时考虑这两个问题。然而，我的回答集中在马修利所问的具体问题上。我现在在我的回答中加入了一个注释，以供将来的读者阅读。