リストのモードを見つける

アイテムのリストが与えられたら、リストのモードが最も頻繁に発生するアイテムであることを思い出してください。

リストのモードを見つけることができるが、リストにモードがない場合にメッセージを表示する関数を作成する方法を知りたい（たとえば、リスト内のすべての項目が一度だけ表示される）。関数をインポートせずにこの関数を作成したい。自分の機能をゼロから作ろうとしています。

max機能とキーを使用できます。'key'とラムダ式を使用したpython max関数を見てください。

max(set(lst), key=lst.count)

-esque関数を持つパッケージでCounter提供されるを使用できますcollectionsmode

from collections import Counter
data = Counter(your_list_in_here)
data.most_common()   # Returns all unique items and their counts
data.most_common(1)  # Returns the highest occurring item

注：Counterはpython 2.7の新機能であり、以前のバージョンでは使用できません。

Python 3.4にはメソッドが含まれているstatistics.modeため、簡単です。

>>> from statistics import mode
>>> mode([1, 1, 2, 3, 3, 3, 3, 4])
 3

リストには、数値だけでなく、あらゆるタイプの要素を含めることができます。

>>> mode(["red", "blue", "blue", "red", "green", "red", "red"])
 'red'

一部の統計ソフトウェア、つまりSciPyとMATLABからリーフを取得すると、これらは最も一般的な最小値を返すだけなので、2つの値が等しく頻繁に発生する場合、これらの最小値が返されます。うまくいけば、例が役立つでしょう：

>>> from scipy.stats import mode

>>> mode([1, 2, 3, 4, 5])
(array([ 1.]), array([ 1.]))

>>> mode([1, 2, 2, 3, 3, 4, 5])
(array([ 2.]), array([ 2.]))

>>> mode([1, 2, 2, -3, -3, 4, 5])
(array([-3.]), array([ 2.]))

この慣習に従えない理由はありますか？

Pythonでリストのモードを見つけるには、次のような簡単な方法がたくさんあります。

import statistics
statistics.mode([1,2,3,3])
>>> 3

または、その数によって最大値を見つけることができます

max(array, key = array.count)

これらの2つの方法の問題は、複数のモードで動作しないことです。1つ目はエラーを返し、2つ目は最初のモードを返します。

セットのモードを見つけるには、次の関数を使用できます。

def mode(array):
    most = max(list(map(array.count, array)))
    return list(set(filter(lambda x: array.count(x) == most, array)))

リストが空の場合は機能しないコミュニティの回答を拡張します。モードの動作コードは次のとおりです。

def mode(arr):
        if arr==[]:
            return None
        else:
            return max(set(arr), key=arr.count)

最小、最大、またはすべてのモードのいずれかに興味がある場合：

def get_small_mode(numbers, out_mode):
    counts = {k:numbers.count(k) for k in set(numbers)}
    modes = sorted(dict(filter(lambda x: x[1] == max(counts.values()), counts.items())).keys())
    if out_mode=='smallest':
        return modes[0]
    elif out_mode=='largest':
        return modes[-1]
    else:
        return modes

この便利な機能を書いてモードを見つけました。

def mode(nums):
    corresponding={}
    occurances=[]
    for i in nums:
            count = nums.count(i)
            corresponding.update({i:count})

    for i in corresponding:
            freq=corresponding[i]
            occurances.append(freq)

    maxFreq=max(occurances)

    keys=corresponding.keys()
    values=corresponding.values()

    index_v = values.index(maxFreq)
    global mode
    mode = keys[index_v]
    return mode

短いが、どういうわけか醜い：

def mode(arr) :
    m = max([arr.count(a) for a in arr])
    return [x for x in arr if arr.count(x) == m][0] if m>1 else None

辞書を使用して、少し醜い：

def mode(arr) :
    f = {}
    for a in arr : f[a] = f.get(a,0)+1
    m = max(f.values())
    t = [(x,f[x]) for x in f if f[x]==m]
    return m > 1 t[0][0] else None

少し長くなりますが、複数のモードを持つことができ、ほとんどのカウントまたはデータ型の組み合わせで文字列を取得できます。

def getmode(inplist):
    '''with list of items as input, returns mode
    '''
    dictofcounts = {}
    listofcounts = []
    for i in inplist:
        countofi = inplist.count(i) # count items for each item in list
        listofcounts.append(countofi) # add counts to list
        dictofcounts[i]=countofi # add counts and item in dict to get later
    maxcount = max(listofcounts) # get max count of items
    if maxcount ==1:
        print "There is no mode for this dataset, values occur only once"
    else:
        modelist = [] # if more than one mode, add to list to print out
        for key, item in dictofcounts.iteritems():
            if item ==maxcount: # get item from original list with most counts
                modelist.append(str(key))
        print "The mode(s) are:",' and '.join(modelist)
        return modelist 

数がになるためmodeには、リスト内の少なくとも1つの他の数よりも多く発生する必要があり、リスト内の唯一の数であってはなりません。そこで、@ mathwizurdの回答（differenceメソッドを使用するため）を次のようにリファクタリングしました。

def mode(array):
    '''
    returns a set containing valid modes
    returns a message if no valid mode exists
      - when all numbers occur the same number of times
      - when only one number occurs in the list 
      - when no number occurs in the list 
    '''
    most = max(map(array.count, array)) if array else None
    mset = set(filter(lambda x: array.count(x) == most, array))
    return mset if set(array) - mset else "list does not have a mode!" 

これらのテストは成功しました：

mode([]) == None 
mode([1]) == None
mode([1, 1]) == None 
mode([1, 1, 2, 2]) == None 

なぜか

def print_mode (thelist):
  counts = {}
  for item in thelist:
    counts [item] = counts.get (item, 0) + 1
  maxcount = 0
  maxitem = None
  for k, v in counts.items ():
    if v > maxcount:
      maxitem = k
      maxcount = v
  if maxcount == 1:
    print "All values only appear once"
  elif counts.values().count (maxcount) > 1:
    print "List has multiple modes"
  else:
    print "Mode of list:", maxitem

これには必要ないくつかのエラーチェックはありませんが、関数をインポートせずにモードを検出し、すべての値が一度だけ表示される場合はメッセージを出力します。また、同じ最大数を共有する複数のアイテムを検出しますが、必要かどうかは明確ではありませんでした。

この関数は、データセット内の1つまたは複数のモードの頻度だけでなく、いくつあっても関数の1つまたは複数のモードを返します。モードがない場合（つまり、すべての項目が1回だけ発生する場合）、関数はエラー文字列を返します。これは上記のA_nagpalの関数に似ていますが、私の考えでは、より完全であり、Pythonの初心者（あなたのようなもの）がこの質問を読んで理解する方が理解しやすいと思います。

 def l_mode(list_in):
    count_dict = {}
    for e in (list_in):   
        count = list_in.count(e)
        if e not in count_dict.keys():
            count_dict[e] = count
    max_count = 0 
    for key in count_dict: 
        if count_dict[key] >= max_count:
            max_count = count_dict[key]
    corr_keys = [] 
    for corr_key, count_value in count_dict.items():
        if count_dict[corr_key] == max_count:
            corr_keys.append(corr_key)
    if max_count == 1 and len(count_dict) != 1: 
        return 'There is no mode for this data set. All values occur only once.'
    else: 
        corr_keys = sorted(corr_keys)
        return corr_keys, max_count

これはすべてのモードを返します：

def mode(numbers)
    largestCount = 0
    modes = []
    for x in numbers:
        if x in modes:
            continue
        count = numbers.count(x)
        if count > largestCount:
            del modes[:]
            modes.append(x)
            largestCount = count
        elif count == largestCount:
            modes.append(x)
    return modes

インポートなしでリストのモードを見つける単純なコード：

nums = #your_list_goes_here
nums.sort()
counts = dict()
for i in nums:
    counts[i] = counts.get(i, 0) + 1
mode = max(counts, key=counts.get)

複数のモードの場合、最小ノードを返す必要があります。

def mode(inp_list):
    sort_list = sorted(inp_list)
    dict1 = {}
    for i in sort_list:        
            count = sort_list.count(i)
            if i not in dict1.keys():
                dict1[i] = count

    maximum = 0 #no. of occurences
    max_key = -1 #element having the most occurences

    for key in dict1:
        if(dict1[key]>maximum):
            maximum = dict1[key]
            max_key = key 
        elif(dict1[key]==maximum):
            if(key<max_key):
                maximum = dict1[key]
                max_key = key

    return max_key

def mode(data):
    lst =[]
    hgh=0
    for i in range(len(data)):
        lst.append(data.count(data[i]))
    m= max(lst)
    ml = [x for x in data if data.count(x)==m ] #to find most frequent values
    mode = []
    for x in ml: #to remove duplicates of mode
        if x not in mode:
        mode.append(x)
    return mode
print mode([1,2,2,2,2,7,7,5,5,5,5])

以下は、リストで発生する最初のモードを取得する単純な関数です。リストの要素をキーとして、出現回数を含む辞書を作成し、dict値を読み取ってモードを取得します。

def findMode(readList):
    numCount={}
    highestNum=0
    for i in readList:
        if i in numCount.keys(): numCount[i] += 1
        else: numCount[i] = 1
    for i in numCount.keys():
        if numCount[i] > highestNum:
            highestNum=numCount[i]
            mode=i
    if highestNum != 1: print(mode)
    elif highestNum == 1: print("All elements of list appear once.")

明確なアプローチが必要で、教室に役立ち、理解度によってリストと辞書のみを使用する場合は、次のことができます。

def mode(my_list):
    # Form a new list with the unique elements
    unique_list = sorted(list(set(my_list)))
    # Create a comprehensive dictionary with the uniques and their count
    appearance = {a:my_list.count(a) for a in unique_list} 
    # Calculate max number of appearances
    max_app = max(appearance.values())
    # Return the elements of the dictionary that appear that # of times
    return {k: v for k, v in appearance.items() if v == max_app}

#function to find mode
def mode(data):  
    modecnt=0
#for count of number appearing
    for i in range(len(data)):
        icount=data.count(data[i])
#for storing count of each number in list will be stored
        if icount>modecnt:
#the loop activates if current count if greater than the previous count 
            mode=data[i]
#here the mode of number is stored 
            modecnt=icount
#count of the appearance of number is stored
    return mode
print mode(data1)

リストの平均値、中央値、モードを見つける方法は次のとおりです。

import numpy as np
from scipy import stats

#to take input
size = int(input())
numbers = list(map(int, input().split()))

print(np.mean(numbers))
print(np.median(numbers))
print(int(stats.mode(numbers)[0]))

import numpy as np
def get_mode(xs):
    values, counts = np.unique(xs, return_counts=True)
    max_count_index = np.argmax(counts) #return the index with max value counts
    return values[max_count_index]
print(get_mode([1,7,2,5,3,3,8,3,2]))

最小モードを探している人のために、例えば：numpyを使用したバイモーダル分布のケース。

import numpy as np
mode = np.argmax(np.bincount(your_list))

データセットのモードは、セット内で最も頻繁に発生するメンバーです。同じ回数で最も頻繁に表示される2つのメンバーがある場合、データには2つのモードがあります。これはバイモーダルと呼ばれます。

次の関数modes()は、指定されたデータのリストからモードを見つけるために機能します。

import numpy as np; import pandas as pd

def modes(arr):
    df = pd.DataFrame(arr, columns=['Values'])
    dat = pd.crosstab(df['Values'], columns=['Freq'])
    if len(np.unique((dat['Freq']))) > 1:
        mode = list(dat.index[np.array(dat['Freq'] == max(dat['Freq']))])
        return mode
    else:
        print("There is NO mode in the data set")

出力：

# For a list of numbers in x as
In [1]: x = [2, 3, 4, 5, 7, 9, 8, 12, 2, 1, 1, 1, 3, 3, 2, 6, 12, 3, 7, 8, 9, 7, 12, 10, 10, 11, 12, 2]
In [2]: modes(x)
Out[2]: [2, 3, 12]
# For a list of repeated numbers in y as
In [3]: y = [2, 2, 3, 3, 4, 4, 10, 10]
In [4]: modes(y)
There is NO mode in the data set
# For a list of stings/characters in z as
In [5]: z = ['a', 'b', 'b', 'b', 'e', 'e', 'e', 'd', 'g', 'g', 'c', 'g', 'g', 'a', 'a', 'c', 'a']
In [6]: modes(z)
Out[6]: ['a', 'g']

これらのパッケージから関数をインポートnumpyまたはpandas呼び出したくない場合、同じ出力を得るには、modes()関数を次のように記述します。

def modes(arr):
    cnt = []
    for i in arr:
        cnt.append(arr.count(i))
    uniq_cnt = []
    for i in cnt:
        if i not in uniq_cnt:
            uniq_cnt.append(i)
    if len(uniq_cnt) > 1:
        m = []
        for i in list(range(len(cnt))):
            if cnt[i] == max(uniq_cnt):
                m.append(arr[i])
        mode = []
        for i in m:
            if i not in mode:
                mode.append(i)
        return mode
    else:
        print("There is NO mode in the data set")