一位朋友突然問我說，numpy中，如何找出一維數(shù)組和二維數(shù)組(矩陣)中的mode，我當(dāng)然說我知道怎么找啊，等我回家后再寫一下代碼就知道了。。。，心里在想，numpy和pandas的常用函數(shù)和方法就那些，好像沒有直接找出1個(gè)mode或多個(gè)mode的方法？于是就嘗試著先不去stackoverflow找解法，自己動(dòng)手先寫一個(gè)自定義函數(shù)，看是否能實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能，思路是這樣的，先從最簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)開始，將numpy的一維數(shù)組，轉(zhuǎn)成Python list，再使用counter配合循環(huán)計(jì)算頻數(shù)，循環(huán)2次后再兩兩比較，然后取出最大值，ok，寫好了，親測有效，請(qǐng)見下圖：
可是我這個(gè)方法太笨了，而且也不適用于二維數(shù)組，甚至要使用嵌套的for循環(huán)才能實(shí)現(xiàn)對(duì)二維數(shù)組的操作，太費(fèi)腦子了，身為宇宙第一語言的Python，一定會(huì)有更簡潔的方法，stackoverflow搜下，果然有的，嘿嘿，原來用scipy庫的stats的這個(gè)統(tǒng)計(jì)模塊，就可實(shí)現(xiàn)，代碼如下：
另外，我原先寫的代碼，也可以優(yōu)化成以下這幾行，使用numpy的bincount()搭配argmax()即可，請(qǐng)見下面優(yōu)化后的代碼(此方法不適用于二維數(shù)組)：
但事實(shí)上，還有更為方便的方法，能更快找出mode，那就是將一維數(shù)組轉(zhuǎn)成Pandas的Series，將二維數(shù)組轉(zhuǎn)成Pandas的DataFrame，然后調(diào)用Pandas的mode()方法，一切搞定，就幾行代碼而已，比如df.mode()，以下為重構(gòu)后的代碼：
