アイテムのリストが与えられた場合、リストのmodeが最も頻繁に発生するアイテムであることを思い出してください。
リストのモードを見つけることができるが、リストにモードがない場合にメッセージを表示する関数を作成する方法を知りたい(たとえば、リスト内のすべての項目が一度だけ表示される)。関数をインポートせずにこの関数を作成したいです。独自の機能をゼロから作成しようとしています。
max
関数とキーを使用できます。 「キー」とラムダ式を使用したpython max関数 をご覧ください。
max(set(list), key=list.count)
あなたは Counter
NAME _ を使用できます。 collections
NAME _ パッケージにはmode
name __- esque関数があります
from collections import Counter
data = Counter(your_list_in_here)
data.most_common() # Returns all unique items and their counts
data.most_common(1) # Returns the highest occurring item
注:カウンターはpython 2.7で新しく追加され、以前のバージョンでは使用できません。
Python 3.4にはメソッド statistics.mode
が含まれているため、簡単です。
>>> from statistics import mode
>>> mode([1, 1, 2, 3, 3, 3, 3, 4])
3
リストには、数値だけでなく、任意のタイプの要素を含めることができます。
>>> mode(["red", "blue", "blue", "red", "green", "red", "red"])
'red'
Pythonのリストのモードを見つけるには、次のような多くの簡単な方法があります。
import statistics
statistics.mode([1,2,3,3])
>>> 3
または、そのカウントで最大値を見つけることができます
max(array, key = array.count)
これら2つの方法の問題は、複数のモードでは機能しないことです。最初はエラーを返し、2番目は最初のモードを返します。
セットのモードを見つけるには、次の関数を使用できます。
def mode(array):
most = max(list(map(array.count, array)))
return list(set(filter(lambda x: array.count(x) == most, array)))
いくつかの統計ソフトウェア、つまり SciPy および MATLAB からリーフを取得すると、これらは最小の最も一般的な値を返すため、2つの値が等しく頻繁に発生する場合、これらの最小値返されます。例が役立つことを願っています:
>>> from scipy.stats import mode
>>> mode([1, 2, 3, 4, 5])
(array([ 1.]), array([ 1.]))
>>> mode([1, 2, 2, 3, 3, 4, 5])
(array([ 2.]), array([ 2.]))
>>> mode([1, 2, 2, -3, -3, 4, 5])
(array([-3.]), array([ 2.]))
この規則に従わない理由はありますか?
リストが空のときに機能しないコミュニティの回答を拡張します。モードの機能コードは次のとおりです。
def mode(arr):
if arr==[]:
return None
else:
return max(set(arr), key=arr.count)
最小、最大、またはすべてのモードに興味がある場合:
def get_small_mode(numbers, out_mode):
counts = {k:numbers.count(k) for k in set(numbers)}
modes = sorted(dict(filter(lambda x: x[1] == max(counts.values()), counts.items())).keys())
if out_mode=='smallest':
return modes[0]
Elif out_mode=='largest':
return modes[-1]
else:
return modes
少し長くなりますが、複数のモードがあり、ほとんどのカウントまたはデータ型の混合で文字列を取得できます。
def getmode(inplist):
'''with list of items as input, returns mode
'''
dictofcounts = {}
listofcounts = []
for i in inplist:
countofi = inplist.count(i) # count items for each item in list
listofcounts.append(countofi) # add counts to list
dictofcounts[i]=countofi # add counts and item in dict to get later
maxcount = max(listofcounts) # get max count of items
if maxcount ==1:
print "There is no mode for this dataset, values occur only once"
else:
modelist = [] # if more than one mode, add to list to print out
for key, item in dictofcounts.iteritems():
if item ==maxcount: # get item from original list with most counts
modelist.append(str(key))
print "The mode(s) are:",' and '.join(modelist)
return modelist
モードを見つけるためにこの便利な関数を作成しました。
def mode(nums):
corresponding={}
occurances=[]
for i in nums:
count = nums.count(i)
corresponding.update({i:count})
for i in corresponding:
freq=corresponding[i]
occurances.append(freq)
maxFreq=max(occurances)
keys=corresponding.keys()
values=corresponding.values()
index_v = values.index(maxFreq)
global mode
mode = keys[index_v]
return mode
短いが、なんとなくい:
def mode(arr) :
m = max([arr.count(a) for a in arr])
return [x for x in arr if arr.count(x) == m][0] if m>1 else None
少しUsingい辞書を使用する:
def mode(arr) :
f = {}
for a in arr : f[a] = f.get(a,0)+1
m = max(f.values())
t = [(x,f[x]) for x in f if f[x]==m]
return m > 1 t[0][0] else None
どうして
def print_mode (thelist):
counts = {}
for item in thelist:
counts [item] = counts.get (item, 0) + 1
maxcount = 0
maxitem = None
for k, v in counts.items ():
if v > maxcount:
maxitem = k
maxcount = v
if maxcount == 1:
print "All values only appear once"
Elif counts.values().count (maxcount) > 1:
print "List has multiple modes"
else:
print "Mode of list:", maxitem
これにはいくつかのエラーチェックはありませんが、関数をインポートせずにモードを検出し、すべての値が一度しか表示されない場合はメッセージを出力します。また、同じ最大数を共有する複数のアイテムも検出しますが、それが必要かどうかは明確ではありませんでした。
この関数は、データセット内の1つまたは複数のモードの頻度と同様に、関数の数に関係なく、1つまたは複数の関数のモードを返します。モードがない場合(つまり、すべての項目が1回だけ発生する場合)、関数はエラー文字列を返します。これは上記のA_nagpalの関数に似ていますが、私の謙虚な意見では、より完全であり、Python初心者(あなたのような)がこの質問を読んで理解する方が理解しやすいと思います。
def l_mode(list_in):
count_dict = {}
for e in (list_in):
count = list_in.count(e)
if e not in count_dict.keys():
count_dict[e] = count
max_count = 0
for key in count_dict:
if count_dict[key] >= max_count:
max_count = count_dict[key]
corr_keys = []
for corr_key, count_value in count_dict.items():
if count_dict[corr_key] == max_count:
corr_keys.append(corr_key)
if max_count == 1 and len(count_dict) != 1:
return 'There is no mode for this data set. All values occur only once.'
else:
corr_keys = sorted(corr_keys)
return corr_keys, max_count
リストの平均、中央値、モードを見つける方法は次のとおりです。
import numpy as np
from scipy import stats
#to take input
size = int(input())
numbers = list(map(int, input().split()))
print(np.mean(numbers))
print(np.median(numbers))
print(int(stats.mode(numbers)[0]))
番号がmode
になるには、リスト内の少なくとも1つの他の番号よりも多く出現する必要があり、でなければなりません/ notはリスト内の唯一の番号です。そこで、@ mathwizurdの答えをリファクタリングしました( difference
メソッドを使用するため)。
def mode(array):
'''
returns a set containing valid modes
returns a message if no valid mode exists
- when all numbers occur the same number of times
- when only one number occurs in the list
- when no number occurs in the list
'''
most = max(map(array.count, array)) if array else None
mset = set(filter(lambda x: array.count(x) == most, array))
return mset if set(array) - mset else "list does not have a mode!"
これらのテストは正常に合格します。
mode([]) == None
mode([1]) == None
mode([1, 1]) == None
mode([1, 1, 2, 2]) == None
これにより、すべてのモードが返されます。
def mode(numbers)
largestCount = 0
modes = []
for x in numbers:
if x in modes:
continue
count = numbers.count(x)
if count > largestCount:
del modes[:]
modes.append(x)
largestCount = count
Elif count == largestCount:
modes.append(x)
return modes
リストにある最初のモードを取得する簡単な関数を次に示します。リスト要素をキーおよび出現回数として辞書を作成し、dict値を読み取ってモードを取得します。
def findMode(readList):
numCount={}
highestNum=0
for i in readList:
if i in numCount.keys(): numCount[i] += 1
else: numCount[i] = 1
for i in numCount.keys():
if numCount[i] > highestNum:
highestNum=numCount[i]
mode=i
if highestNum != 1: print(mode)
Elif highestNum == 1: print("All elements of list appear once.")
def mode(inp_list):
sort_list = sorted(inp_list)
dict1 = {}
for i in sort_list:
count = sort_list.count(i)
if i not in dict1.keys():
dict1[i] = count
maximum = 0 #no. of occurences
max_key = -1 #element having the most occurences
for key in dict1:
if(dict1[key]>maximum):
maximum = dict1[key]
max_key = key
Elif(dict1[key]==maximum):
if(key<max_key):
maximum = dict1[key]
max_key = key
return max_key
#function to find mode
def mode(data):
modecnt=0
#for count of number appearing
for i in range(len(data)):
icount=data.count(data[i])
#for storing count of each number in list will be stored
if icount>modecnt:
#the loop activates if current count if greater than the previous count
mode=data[i]
#here the mode of number is stored
modecnt=icount
#count of the appearance of number is stored
return mode
print mode(data1)
教室で役立ち、リストと辞書を理解によってのみ使用する明確なアプローチが必要な場合は、次のことができます。
def mode(my_list):
# Form a new list with the unique elements
unique_list = sorted(list(set(my_list)))
# Create a comprehensive dictionary with the uniques and their count
appearance = {a:my_list.count(a) for a in unique_list}
# Calculate max number of appearances
max_app = max(appearance.values())
# Return the elements of the dictionary that appear that # of times
return {k: v for k, v in appearance.items() if v == max_app}
import numpy as np
def get_mode(xs):
values, counts = np.unique(xs, return_counts=True)
max_count_index = np.argmax(counts) #return the index with max value counts
return values[max_count_index]
print(get_mode([1,7,2,5,3,3,8,3,2]))
def mode(data):
lst =[]
hgh=0
for i in range(len(data)):
lst.append(data.count(data[i]))
m= max(lst)
ml = [x for x in data if data.count(x)==m ] #to find most frequent values
mode = []
for x in ml: #to remove duplicates of mode
if x not in mode:
mode.append(x)
return mode
print mode([1,2,2,2,2,7,7,5,5,5,5])