python - 在 numpy 数组中查找模式的最有效方法

Question

我有一个包含整数(正数或负数)的二维数组。每行代表特定空间站点随时间变化的值，而每列代表不同空间站点在给定时间内的值。

所以如果数组是这样的:

1 3 4 2 2 7
5 2 2 1 4 1
3 3 2 2 1 1

结果应该是

1 3 2 2 2 1

注意，当mode有多个值时，可以将任意一个(随机选择)设置为mode。

我可以一次遍历查找模式的列，但我希望 numpy 可能有一些内置函数来做到这一点。或者如果有一个技巧可以在不循环的情况下有效地找到它。

Answer 1

检查 scipy.stats.mode() (灵感来自@tom10 的评论):

import numpy as np
from scipy import stats

a = np.array([[1, 3, 4, 2, 2, 7],
              [5, 2, 2, 1, 4, 1],
              [3, 3, 2, 2, 1, 1]])

m = stats.mode(a)
print(m)

输出:

ModeResult(mode=array([[1, 3, 2, 2, 1, 1]]), count=array([[1, 2, 2, 2, 1, 2]]))

如您所见，它返回模式和计数。您可以通过 m[0] 直接选择模式:

print(m[0])

输出:

[[1 3 2 2 1 1]]