获取 numpy 数组中具有最大计数的每个值
get every value with maximum count in a numpy array
例如，我有以下数组：
x = [1,2,3,3,4,5,6,6,7,8]
我需要以下输出：
y = [3,6]
因此，它类似于模式，但如果多个值具有相同的最大计数，则可以 return 多个值。什么是有效的方法？谢谢
只需使用 np.unique 和 return_counts = True
u, c = np.unique(x, return_counts = True)
y = u[c == c.max()]
如果x只包含非负整数，并且max(x)不是太大，可以使用numpy.bincount:
In [230]: x = [1,2,3,3,4,5,6,6,7,8]
In [231]: counts = np.bincount(x)
In [232]: np.where(counts == counts.max())[0]
Out[232]: array([3, 6])
数组 counts 的长度为 max(x)+1，因此如果 max(x) 很大，您可能不想使用它。
此方法比使用 numpy.unique 快得多。
例如，我有以下数组：
x = [1,2,3,3,4,5,6,6,7,8]
我需要以下输出：
y = [3,6]
因此，它类似于模式，但如果多个值具有相同的最大计数，则可以 return 多个值。什么是有效的方法？谢谢
只需使用 np.unique 和 return_counts = True
u, c = np.unique(x, return_counts = True)
y = u[c == c.max()]
如果x只包含非负整数，并且max(x)不是太大，可以使用numpy.bincount:
In [230]: x = [1,2,3,3,4,5,6,6,7,8]
In [231]: counts = np.bincount(x)
In [232]: np.where(counts == counts.max())[0]
Out[232]: array([3, 6])
数组 counts 的长度为 max(x)+1，因此如果 max(x) 很大，您可能不想使用它。
此方法比使用 numpy.unique 快得多。