Modo numpy
Para saber cuál es el valor más realizado en la matriz, llamamos al método "modo". En los conjuntos de datos que son, algunas matrices o matrices pueden contener más de un valor de modo o punto de datos, y, en algunos casos, no puede tener un valor único que ocurra repetidamente. El modo ha demostrado ser una herramienta útil, ya que actúa como una medida para encontrar la tendencia central y también se puede utilizar para expresar la desviación estándar para un conjunto de datos."
Procedimiento
Este artículo le informará a sus lectores sobre la función de modo Numpy. Los lectores sabrán cómo implementar la función de modo usando la biblioteca Numpy en la sintaxis de Python. Algunos de los ejemplos se mencionarán en el artículo que permitirán a los lectores usar exactamente la función de modo. Antes de comenzar con los ejemplos en los artículos, debemos asegurarnos de haber instalado los compiladores de Python con la instalación adecuada del Numpy en los sistemas.
Sintaxis
La sintaxis para la función de modo no es fija, y podemos encontrar el modo después de los dos comandos mencionados a continuación en Python.
- único()
- modo()
Los comandos mencionados anteriormente se explicarán más tarde paso a paso en forma de ejemplos en este artículo.
Ejemplo 01
La sintaxis mencionada anteriormente explica los dos tipos de enfoques que podemos usar para encontrar el modo en el lenguaje de programación de Python. Este ejemplo utilizará el primer enfoque para implementar el modo para una matriz. Para comenzar con el ejemplo, primero haremos un nuevo proyecto con nuestro nombre deseado y lo guardaremos en los repositorios de Python. El siguiente paso será importar la biblioteca de Python "Numpy como NP" ya que tenemos que lidiar con las funciones de matriz en este ejemplo, por lo que usaremos el Numpy para declarar una matriz en el proyecto Python.
El primer enfoque que utilizaremos para encontrar el modo es de la biblioteca Numpy, y la función que eliminará el modo en la matriz es "Numpy.único()". Esta función tomará la matriz como argumento de entrada y luego devolverá la matriz que contendrá todos los números únicos en la matriz y también devolverá los recuentos utilizando la función "argmax ()" a "verdadero", que contiene la información sobre la información sobre la información sobre número de veces que se repite un elemento.
Ahora creemos una matriz usando NP como "matrices" con la función "NP. matrices () ". Los miembros de las matrices serán "[1,2,3,3,4,5]". Entonces llamaremos al "NP. función única () ", y a los argumentos de esta función, pasaremos la matriz que acabamos de crear, y el recuento de retorno es igual a" verdadero ". Ahora usaremos el valor de este recuento de retorno y lo pasaremos a la función "NP. argMax () ", que eliminará el máximo del valor dentro de esta matriz de conteo y almacenará el valor en la variable" modo ", y luego mostraremos el" modo "para imprimir el valor más repetido en la matriz.
importar numpy como npmatrices = np.Array ([1,2,3,3,4,5])
Vals, Counts = NP.único (matrices, return_counts = true)
modo = np.Argmax (cuenta)
imprimir (vals [modo])
El valor más repetido en la matriz fue "3", y el programa ha dado el resultado exacto, lo que significa que hemos implementado con éxito la función de modo.
Ejemplo 02
El segundo enfoque que podemos usar para calcular el modo de una matriz numpy es a través de la función "STAT. modo()". Esta función toma el modo para la matriz Numpy, pero usa la biblioteca de las "estadísticas". Esta biblioteca se utiliza para todas las funciones relacionadas con las estadísticas. El método "mode ()" se incluye en las estadísticas y utiliza la matriz como argumento de entrada, y devuelve el valor en la matriz que ocurre con mayor frecuencia. Iniciaremos el proceso para la implementación del segundo ejemplo creando primero un proyecto en el compilador de Python.
Para inicializar y declarar una matriz en el proyecto, importaremos la biblioteca Numpy y lo declararemos como "NP". Después de importar la biblioteca, utilizaremos esta biblioteca para declarar una matriz de tamaño 100 con el nombre "Array_Mode". La matriz contendrá los elementos como "([10, 8, 7, 6, 7, 6, 6, 5, 5, 4, 4, 3, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 4])". Para encontrar el modo para esta matriz, llamaremos al método "STAT. modo () "y pasará la matriz que acabamos de declarar en los argumentos de las" estadísticas. mode () "y guardará los valores de esta llamada de función en la variable" mode_of_array ". Ahora simplemente pondremos en pantalla el modo de la matriz llamando al método "print ()".
Para verificar la salida de esta función explicada en este ejemplo, simplemente copie y pegue la función en su compilador de Python y luego ejecute el código.
Estadísticas de importación como STATimportar numpy como np
array_mode = np.Array ([10, 8, 7, 6, 7, 6, 6, 5, 5, 4,3, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 4])
imprimir (estadística.modo (array_mode))
Después de ejecutar el código, obtendremos la salida como "4". Si observamos a partir de la explicación del código, habíamos declarado una matriz que tenía el valor más repetido igual a "4", por lo que se verifica la salida de este código; Por lo tanto, nuestro código se ha ejecutado con éxito. Lo que hicimos en el ejemplo es primero que creamos una matriz usando "NP de Numpy.método array () ", luego importamos la" estadística "de" estadísticas "y luego llamamos a la función" stat. modo ”para ejecutar el modo de la matriz.
Conclusión
Nos gustaría concluir el editorial sumando todos los pasos que hemos tomado y los puntos de conversación en este artículo. El artículo primero ofrece una breve introducción al "modo Numpy", y luego explica la sintaxis o los métodos que se utilizan para calcular el modo en Numpy. Después de una explicación de la sintaxis, el artículo muestra cómo podemos implementar el modo implementando los dos métodos diferentes por separado en dos ejemplos únicos.