計算模式在多模式列表在Python

Question

我試圖計算值的Python中的列表模式（最頻繁的值）。我想出了一個解決方案，無論如何都給出了錯誤的答案，但我後來意識到我的數據可能是多變的;

ie 1,1,2,3,4,4 mode = 1 & 4 

這裏是我想出迄今：

def mode(valueList): 
    frequencies = {} 
    for value in valueList: 
    if value in frequencies: 
     frequencies[value] += 1 
    else: 
     frequencies[value] = 1 
    mode = max(frequencies.itervalues()) 
    return mode 

我覺得這裏的問題是，我輸出值，而不是最大值的指針。無論如何，任何人都可以提出一個更好的方法來做到這一點，可以在多種模式下工作嗎？或者失敗了，我如何解決目前爲止所發現的問題並確定單一模式？

正如你可能會說我很新的蟒蛇，感謝您的幫助。

編輯：應該提到我在Python 2.4

Answer 1

好了，第一個問題是肯定的，你在回國的frequences值，而不是重點。這意味着你獲得了模式的數，而不是模式本身。通常情況下，要獲得模式，你會使用key關鍵字參數爲最大，像這樣：

>>> max(frequencies, key=counts.get()) 

但在2.4不存在！以下是我認爲將在2.4工作的方法：

>>> import random 
>>> l = [random.randrange(0, 5) for _ in range(50)] 
>>> frequencies = {} 
>>> for i in l: 
...  frequencies[i] = frequencies.get(i, 0) + 1 
... 
>>> frequencies 
{0: 11, 1: 13, 2: 8, 3: 8, 4: 10} 
>>> mode = max((v, k) for k, v in frequencies.iteritems())[1] 
>>> mode 
1 
>>> max_freq = max(frequencies.itervalues()) 
>>> modes = [k for k, v in frequencies.iteritems() if v == max_freq] 
>>> modes 
[1] 

我喜歡的裝飾 - 排序 - 去除裝飾成語的cmp關鍵字。我認爲它更具可讀性。可能是那只是我。

Answer 2

在Python> = 2.7，頻率表使用collections.Counter。它檢查一對(_, f)是否具有相同的頻率作爲最頻繁的元件

from collections import Counter 
from itertools import takewhile 

data = [1,1,2,3,4,4] 
freq = Counter(data) 
mostfreq = freq.most_common() 
modes = list(takewhile(lambda x_f: x_f[1] == mostfreq[0][1], mostfreq)) 

注意使用匿名函數（lambda）的。

Answer 3

您可以使用計數器的TOP值，而迭代，這樣的事情：

def mode(valueList): 
    frequencies = {} 
    mx = None 
    for value in valueList: 
    if value in frequencies: 
     frequencies[value] += 1 
    else: 
     frequencies[value] = 1 
    if not mx or frequencies[value] > mx[1]: 
     mx = (value, frequencies[value]) 

    mode = mx[0] 
    return mode 

用於多種模式的另一種方法，使用nlargest，它可以給你一本字典的N個最大值：

from heapq import nlargest 
import operator 

def mode(valueList, nmodes): 
    frequencies = {} 

    for value in valueList: 
    frequencies[value] = frequencies.get(value, 0) + 1 

    return [x[0] for x in nlargest(nmodes,frequencies.iteritems(),operator.itemgetter(1))]