7.如何知道数组np.array([7,2,10,2,7,2,4,9,4,9,8])中出现频率最高的值是什么？

可以使用NumPy中的bincount函数来计算数组中每个值出现的次数，并使用argmax函数找到出现次数最多的值。下面是示例代码：

import numpy as np

arr = np.array([7,2,10,2,7,2,4,9,4,9,8])
most_frequent_value = np.argmax(np.bincount(arr))
print(most_frequent_value)

输出结果为：

2

因此，数组中出现频率最高的值是2。

相关问题

16. 从数组a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中删除在数组b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])中存在的所有元素

可以使用NumPy中的setdiff1d函数来从一个数组中删除另一个数组中存在的元素。setdiff1d函数返回一个有序唯一值数组，这个数组包含在第一个输入数组中但不在第二个输入数组中出现的所有元素。

以下是使用NumPy的setdiff1d函数来从数组a中删除在数组b中存在的所有元素的代码：

import numpy as np

# 创建数组a和数组b
a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])

# 从a中删除在b中存在的所有元素
result = np.setdiff1d(a, b)

print(result)

执行上述代码，输出结果如下：

[1 3 5 6]

以上就是从数组a中删除在数组b中存在的所有元素的方法。

10. 获取数组a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])和数组b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])元素相匹配的位置

可以使用 numpy 的 `where` 函数来获取数组中元素相匹配的位置，具体代码如下：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 6])
b = np.array([7, 2, 10, 2, 7, 4, 9, 4, 9, 8])

idx = np.where(a == b)  # 获取元素相匹配的位置
print(idx)

输出结果为：

(array([1, 3, 5, 7]),)

其中，`np.where(a == b)` 表示获取数组 `a` 中与数组 `b` 相匹配的位置，返回结果是一个元组，其中第一个元素是一个一维数组，表示匹配的位置。由于这里只有一个匹配结果，因此元组中只有一个元素。