首页如何知道数组np.array（（7，2，10，2，7，4，9，4，9，8））中出现频率最高的数

如何知道数组np.array（（7，2，10，2，7，4，9，4，9，8））中出现频率最高的数

时间: 2024-05-07 21:19:15 浏览: 67

数组的基本创建方式-stm32 ll库使用指南+新建工程模板方法

3.1 数组的基本创建方式 np.array() In [5]: In [6]: In [7]: range()和np.arange()对比使用 array([ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) array([ 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]) numpy.ndarray array([1, 2, 3, 4, 5]) 750 µs ± 85.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 2.76 µs ± 263 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each) array([[ 1, 2], [ 3, 4], [ 5, 6], [ 7, 8], [ 9, 10]]) # 如果你想使用python来对这个序列进行+2的操作： data01 = np.arange(10) data01_1 = data01+2 # numpy display(data01_1) data01_2 = [] for i in data01: #原生python data01_2.append(i+2) display(np.array(data01_2)) #创建一维数组 import numpy as np #引入numpy模块 list1 = [1,2,3,4,5] #创建一个列表list1 array1 = np.array(list1) #创建一维数组 display(type(array1)) #打印类型 display(array1) #打印数据 #据jupyter用 %timeit 用来检测当前的这一句代码执行需要花费多长时间 aa= range(1000) %timeit [i**2 for i in aa] bb = np.arange(1000) # numpy中的列表 %timeit bb**2 # 创建多维数组(二维数组) import numpy as np array2 = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8],[9,10]] array2 = np.array(array2) display(array2) # 如果是一维数组：向量 # 如果是二维数组，那么就看做是一个矩阵：numpy给我们提供了一种矩阵的概念：matrix # 但是是二维数组的乘法和矩阵的乘法会不一致！

可以使用NumPy中的`bincount`函数来计算数组中每个数出现的次数，然后使用`argmax`函数找到出现次数最多的数的索引。下面是示例代码： ```python import numpy as np arr = np.array([7, 2, 10, 2, 7, 4, 9, 4, 9, 8]) counts = np.bincount(arr) most_frequent_num = np.argmax(counts) print("出现频率最高的数是：", most_frequent_num) ``` 输出结果为： ``` 出现频率最高的数是： 2 ```

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