python統計數組中出現次數最多的元素

python查找數組中出現次數最多的元素

方法1-np.argmax(np.bincount())

array = [0,1,2,2,3,4,4,4,5,6]
print(np.bincount(array))
#[1 1 2 1 3 1 1]
print(np.argmax(np.bincount(array)))
#4

np.argmax：就是返回數組中最大值對應的下標，
np.bincount：首先找到數組最大值max，然後返回0～max的各個數字出現的次數，只能處理不含負數的集合

方法2-Counter().most_common

from collections import Counter
array = [0,1,2,2,3,4,4,4,5,6]
print(Counter(array))
#Counter({4: 3, 2: 2, 0: 1, 1: 1, 3: 1, 5: 1, 6: 1})
print(Counter(array).most_common(1)[0][0])
#4

Counter用來對數組中元素出現次數進行統計，然後通過most_common函數找到出現次數最多的元素。這種方法對於數組就沒有過多限制，甚至是各種類型元素混合的數組也可以。數組只能是array,不能是ndarray.

from collections import Counter
array = [0,1,2,2,3,4,4,4,5,6,'aswd']
print(Counter(array))
print(Counter(array).most_common(1)[0][0])
#Counter({4: 3, 2: 2, 0: 1, 1: 1, 3: 1, 5: 1, 6: 1, 'aswd': 1})
#4

方法三-- 自己數各個元素出現的次數然後找到出現次數最多的元素

appear_times = {}
for label in [1,1,2,3,4,5,5,5]:
    if label in appear_times:
      appear_times[label] += 1
    else:
      appear_times[label] = 1

most_common = max(appear_times, key=lambda x: appear_times[x])
print(appear_times)
print(most_common)

#{1: 2, 2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 3}
#5

這裏需要注意的是appear_times是一個列表，用max求最大值默認情況返回value值（出現次數）最大的key值（元素），而不是value值，這裏max函數中的參數key（和前面說的key不是一個東西）是指定尋找最大值的方式，在我們這個問題這裏其實不需要這個參數，不過爲了便於理解我還是寫上了，對max函數key參數更深入的理解可以參考下面的例子：
複製代碼

print(max('ahecsc', 'bfsacg', 'aaaaaz', key=lambda x: x[0]))
print(max('ahecsc', 'bfsacg', 'aaaaaz', key=lambda x: x[3]))
print(max('ahecsc', 'bfsacg', 'aaaaaz', key=lambda x: x[5]))

#bfsacg
#ahecsc
#aaaaaz

同樣的數據，key參數不同，結果不同，第一種情況是以數據的第一個位置元素的大小關係排序，並返回排序結果最大的數據（‘b’>‘a’>‘a’，返回’b’所在的’bfsacg’)；第二種情況類似（‘c’>‘a’>‘a’，返回’c’所在的’ahecsc’)；第三種情況（‘z’>‘g’>‘c’，返回’z’所在的’aaaaaz’）

文章轉載出處：https://www.cnblogs.com/RB26DETT/p/11518589.html