求数组np.array([7,2,10,2,7,2,4,9,4,9,8])中出现频率最高的值

可以使用NumPy中的bincount函数来计算数组中每个元素出现的次数，然后再找出出现次数最多的元素。代码如下：

import numpy as np

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

print(most_frequent)  # 输出 2

因此，数组中出现频率最高的值是2。

相关问题

求数组np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])中的第二大值 jupyter代码

以下是使用 NumPy 库来求数组中第二大值的 Python 代码：

import numpy as np

arr = np.array([7, 2, 10, 2, 7, 4, 9, 4, 9, 8])
unique_values = np.unique(arr)  # 去重
unique_values[::-1].take(1)  # 逆序后取第二个值

输出结果为：

9

这样，我们就成功求出了数组中的第二大值。

python二维数组np.array

Python中的二维数组可以使用NumPy库中的`np.array`来创建。`np.array`是NumPy中最重要的数据结构之一，它可以表示多维数组。

要创建一个二维数组，可以将一个嵌套的列表传递给`np.array`函数。每个内部列表表示二维数组的一行。以下是一个创建二维数组的示例：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

print(arr)

输出结果为：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

在这个例子中，我们创建了一个3x3的二维数组。每个内部列表表示二维数组的一行。

你还可以使用NumPy提供的各种函数和方法来操作和处理二维数组。例如，你可以使用`shape`属性获取数组的形状，使用索引访问特定元素，使用切片操作获取子数组等等。

希望这个简单的介绍对你有帮助！