scipy.stats.mode(array, axis=0)
La función calcula el modo de los elementos de la array a lo largo del eje especificado de la array (lista en python).
Su fórmula –
where, l : Lower Boundary of modal class h : Size of modal class fm : Frequency corresponding to modal class f1 : Frequency preceding to modal class f2 : Frequency proceeding to modal class
Parámetros:
array: Array de entrada u objeto que tiene los elementos para calcular el modo.
eje : Eje a lo largo del cual se va a calcular el modo. Por defecto eje = 0Devuelve: valores modales de los elementos de la array basados en los parámetros establecidos.
Código #1:
# Arithmetic mode from scipy import stats import numpy as np arr1 = np.array([[1, 3, 27, 13, 21, 9], [8, 12, 8, 4, 7, 10]]) print("Arithmetic mode is : \n", stats.mode(arr1))
Producción :
Arithmetic mode is : ModeResult(mode=array([[1, 3, 8, 4, 7, 9]]), count=array([[1, 1, 1, 1, 1, 1]]))
Código #2: Con datos multidimensionales
# Arithmetic mode from scipy import stats import numpy as np arr1 = [[1, 3, 27], [3, 4, 6], [7, 6, 3], [3, 6, 8]] print("Arithmetic mode is : \n", stats.mode(arr1)) print("\nArithmetic mode is : \n", stats.mode(arr1, axis = None)) print("\nArithmetic mode is : \n", stats.mode(arr1, axis = 0)) print("\nArithmetic mode is : \n", stats.mode(arr1, axis = 1))
Producción :
Arithmetic mode is : ModeResult(mode=array([[3, 6, 3]]), count=array([[2, 2, 1]])) Arithmetic mode is : ModeResult(mode=array([3]), count=array([4])) Arithmetic mode is : ModeResult(mode=array([[3, 6, 3]]), count=array([[2, 2, 1]])) Arithmetic mode is : ModeResult(mode=array([[1], [3], [3], [3]]), count=array([[1], [1], [1], [1]]))
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por vishal3096 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA