Modo Numpy

“Na linguagem de programação“ Python ”, usamos o“ modo Numpy ”para levar o modo de matrizes unidimensionais ou multidimensionais. O modo para as matrizes funciona da mesma forma que pegamos o modo na álgebra. Modo é a função que retira o valor mais repetitivo da matriz. Usamos Numpy com a função de modo, já que Numpy é uma das bibliotecas dos pandas em Python que lida com as matrizes e matrizes multidimensionais, por exemplo, se uma matriz contiver esses valores que ocorrem repetidamente na matriz.

Para saber qual é o valor mais ocorrido na matriz, chamamos o método de "modo". Nos conjuntos de dados que são, algumas matrizes ou matrizes podem conter mais de um valor de modo ou ponto de dados e, em alguns casos, não pode ter nem um único valor que esteja ocorrendo repetidamente. O modo provou ser uma ferramenta útil, pois atua como uma medida para encontrar a tendência central e também pode ser usada para expressar o desvio padrão para um conjunto de dados.”

Procedimento

Este artigo informará seus leitores sobre a função de modo Numpy. Os leitores vão saber como implementar a função de modo usando a biblioteca Numpy na sintaxe Python. Alguns dos exemplos serão mencionados no artigo que permitirão que os leitores usem exatamente a função do modo. Antes de começar com os exemplos nos artigos, precisamos garantir que instalamos os compiladores Python com a instalação adequada do Numpy nos sistemas.

Sintaxe

A sintaxe para a função de modo não é corrigida e podemos encontrar o modo seguindo os dois comandos abaixo mencionados no Python.

1. exclusivo()
2. modo()

Os comandos acima mencionados serão explicados posteriormente passo a passo na forma de exemplos neste artigo.

Exemplo 01

A sintaxe mencionada acima explica os dois tipos de abordagens que podemos usar para encontrar o modo na linguagem de programação Python. Este exemplo usará a primeira abordagem para implementar o modo para uma matriz. Para começar com o exemplo, primeiro faremos um novo projeto com o nome desejado e salvá -lo nos repositórios Python. O próximo passo será importar a biblioteca Python "Numpy como NP", pois temos que lidar com as funções da matriz neste exemplo, por isso usaremos o Numpy para declarar uma matriz no projeto Python.

A primeira abordagem que usaremos para encontrar o modo é da biblioteca Numpy, e a função que retirará o modo na matriz é “Numpy.exclusivo()". Esta função tomará a matriz como seu argumento de entrada e retornará a matriz que conterá todos os números exclusivos da matriz e também retornará as contagens usando a função "argmax ()" para "true", que contém as informações sobre o Número de vezes que um elemento é repetido.

Agora vamos criar uma matriz usando o NP como "matrizes" com a função "np. Arrays () ”. Os membros das matrizes serão "[1,2,3,3,4,5]". Então vamos ligar para o "np. Função exclusiva () ”, e para os argumentos desta função, passaremos a matriz que acabamos de criar, e a contagem de retorno é igual a“ verdadeira ”. Agora usaremos o valor da contagem de retorno e o passaremos para a função “NP. argmax () ”, que retirará o máximo do valor dentro desta matriz de contagem e armazenará o valor na variável“ modo ”, e então exibiremos o“ modo ”para imprimir o valor mais repetido na matriz.

importar numpy como np
Arrays = np.Array ([1,2,3,3,4,5])
vals, conta = np.Único (Matriz, return_counts = true)
modo = np.argmax (contagens)
Imprimir (Vals [modo])

O valor mais repetido da matriz foi "3", e o programa deu a saída exata, o que significa que implementamos com sucesso a função de modo.

Exemplo 02

A segunda abordagem que podemos usar para calcular o modo de uma matriz Numpy é através da função “Stat. modo()". Esta função leva o modo para a matriz Numpy, mas usa a biblioteca a partir das "estatísticas". Esta biblioteca é usada para todas as funções relacionadas a estatísticas. O método "mode ()" está incluído nas estatísticas e usa a matriz como seu argumento de entrada e retorna o valor na matriz que ocorre com mais frequência. Iniciaremos o processo para a implementação do segundo exemplo, criando primeiro um projeto no compilador Python.

Para inicializar e declarar uma matriz no projeto, importaremos a biblioteca Numpy e a declararemos como "NP". Depois de importar a biblioteca, usaremos esta biblioteca para declarar uma matriz de tamanho 100 com o nome "Array_mode". A matriz conterá os elementos como “([[10, 8, 7, 6, 7, 6, 6, 5, 5, 4, 4, 3, 3, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4])”. Para encontrar o modo para esta matriz, chamaremos o método de "estatística. modo () ”e passará a matriz que acabamos de declarar nos argumentos das“ estatísticas. mode () ”e salvará os valores desta chamada de função na variável“ mode_of_array ”. Vamos agora simplesmente exibir o modo da matriz chamando o método "print ()".

Para verificar a saída desta função explicada neste exemplo, basta copiar e colar a função para o seu compilador Python e depois executar o código.

estatística de importação como stat
importar numpy como np
Array_mode = np.Array ([10, 8, 7, 6, 7, 6, 6, 5, 5, 4,3, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4])
Imprimir (Stat.modo (array_mode))

Depois de executar o código, obteremos a saída como "4". Se observarmos a partir da explicação do código, declaramos uma matriz que tinha o valor mais repetido igual a "4", portanto a saída desse código é verificada; Portanto, nosso código foi executado com sucesso. O que fizemos no exemplo é que criamos uma matriz usando o “NP de Numpy.Método Array () ”, então importamos o“ stat ”de“ estatísticas ”e depois chamamos a função“ Stat. modo ”para executar o modo da matriz.

Conclusão

Gostaríamos de concluir o editorial resumindo todas as etapas que tomamos e pontos de discussão neste artigo. O artigo fornece uma breve introdução ao "modo Numpy" e depois explica a sintaxe ou os métodos usados ​​para calcular o modo no Numpy. Após uma explicação da sintaxe, o artigo mostra como podemos implementar o modo implementando os dois métodos diferentes separadamente em dois exemplos únicos.