np.bincount（）函数示例

`np.bincount()` 函数用于计算非负整数数组中每个整数的出现次数。

例如，给定以下数组：

arr = np.array([0, 1, 1, 2, 3, 5, 5, 5])

我们可以使用 `np.bincount()` 函数来计算每个整数的出现次数：

result = np.bincount(arr)
print(result)

输出结果为：

[1 2 1 1 0 3]

这意味着整数 0 出现了一次，整数 1 出现了两次，整数 2 和 3 各出现了一次，整数 4 没有出现，整数 5 出现了三次。

注意：`np.bincount()` 函数只适用于非负整数数组，如果数组包含负数或浮点数，将会报错。

相关问题

np.bincount

`np.bincount` 是 NumPy 库中的一个函数，用于计算非负整数的频数。它的语法如下：

np.bincount(arr, weights=None, minlength=0)

其中，参数含义如下：

- `arr`: 非负整数数组，表示要计算频数的数组。
- `weights` (可选)：权重数组，用于加权计算频数。默认为 None，即不加权。
- `minlength` (可选)：输出数组的最小长度。默认为 0。

该函数返回一个数组，其中第 i 个元素表示值 i 在输入数组中出现的频率。如果 `weights` 不为 None，则第 i 个元素表示值 i 在输入数组中的加权频率。如果 `minlength` 大于输出数组的长度，则输出数组会自动补零。

以下是一个示例：

import numpy as np

arr = np.array([0, 1, 1, 3, 2, 1, 7, 7, 7])
freq = np.bincount(arr)
print(freq) # 输出 [1 3 1 1 0 0 0 3]

在上面的示例中，输入数组中 0 出现了 1 次，1 出现了 3 次，2 出现了 1 次，3 出现了 1 次，7 出现了 3 次，因此 `np.bincount` 返回的数组为 `[1 3 1 1 0 0 0 3]`。

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

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：

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