锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

python众数函数 python 众数

IT技术变量

python如何求一个众数给定一个长度为n的数组，返回众数 。众数是指数组中出现次数超过n/2次的元素
假设数组非空 ， 众数一定存在
Example 1:
Input: [3,2,3]
Output: 3
Example 2:
Input: [2,2,1,1,1,2,2]
Output: 2
1：字典，累记数组中出现的各元素的次数，一旦发现超过n/2次的元素就返回该元素
def majorityElement(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
if len(nums)==1:
return nums[0]
numDic = {}
for i in nums:
if numDic.has_key(i):
numDic[i] += 1
if numDic.get(i)=(len(nums)+1)/2:
return i
else:
numDic[i] = 1
2：利用list.count()方法判断（注意for循环中如果是访问整个nums列表会出现“超出时间限制”的错误）
def majorityElement(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
for i in nums[len(nums)//2:]:
if nums.count(i)len(nums)//2:
return i
3：sorted(nums)[len(nums)//2]
def majorityElement(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: int
"""
return sorted(nums)[len(nums)//2]
python求一个数组中的众数count = {}
for n in nums:
if n in count:
count[n] += 1
else:
count[n] = 1
res = 0
maxCount = 0
for k, v in count.items():
if vmaxCount:
res = k
maxCount = k
print(res)
Python四舍五入后求众数使用特定代码求 。
众数是指在统计分布上具有明显集中趋势点的数值python众数函数，代表数据的一般水平 。也是一组数据中出现次数最多的数值python众数函数，有时众数在一组数中有好几个，用M表示 。
众数是样本观测值在频数分布表中频数最多的那一组的组中值 ， 主要应用于大面积普查研究之中 。
众数是在一组数据中 ， 出现次数最多的数据，是一组数据中的原数据，而不是相应的次数 。
python数据统计分析1. 常用函数库
? scipy包中的stats模块和statsmodels包是python常用的数据分析工具，scipy.stats以前有一个models子模块 ， 后来被移除了 。这个模块被重写并成为了现在独立的statsmodels包 。
?scipy的stats包含一些比较基本的工具，比如：t检验，正态性检验，卡方检验之类，statsmodels提供了更为系统的统计模型，包括线性模型 ， 时序分析，还包含数据集，做图工具等等 。
2. 小样本数据的正态性检验
(1) 用途
?夏皮罗维尔克检验法 (Shapiro-Wilk) 用于检验参数提供的一组小样本数据线是否符合正态分布，统计量越大则表示数据越符合正态分布，但是在非正态分布的小样本数据中也经常会出现较大的W值 。需要查表来估计其概率 。由于原假设是其符合正态分布，所以当P值小于指定显著水平时表示其不符合正态分布 。
?正态性检验是数据分析的第一步，数据是否符合正态性决定了后续使用不同的分析和预测方法，当数据不符合正态性分布时，我们可以通过不同的转换方法把非正太态数据转换成正态分布后再使用相应的统计方法进行下一步操作 。
(2) 示例
(3) 结果分析
?返回结果 p-value=https://www.04ip.com/post/0.029035290703177452，比指定的显著水平（一般为5%）小 ， 则拒绝假设：x不服从正态分布 。
3. 检验样本是否服务某一分布
(1) 用途
?科尔莫戈罗夫检验(Kolmogorov-Smirnov test)，检验样本数据是否服从某一分布，仅适用于连续分布的检验 。下例中用它检验正态分布 。
(2) 示例
【python众数函数 python 众数】 (3) 结果分析
?生成300个服从N(0,1)标准正态分布的随机数，在使用k-s检验该数据是否服从正态分布，提出假设：x从正态分布 。最终返回的结果，p-value=https://www.04ip.com/post/0.9260909172362317，比指定的显著水平（一般为5%）大，则我们不能拒绝假设：x服从正态分布 。这并不是说x服从正态分布一定是正确的，而是说没有充分的证据证明x不服从正态分布 。因此我们的假设被接受，认为x服从正态分布 。如果p-value小于我们指定的显著性水平，则我们可以肯定地拒绝提出的假设，认为x肯定不服从正态分布，这个拒绝是绝对正确的 。

推荐阅读


上一篇：php使用redis集群，php8 redis

下一篇：计算机毕业设计之宿舍管理，寝室计算机