Numpy'de Scipy modu işlevi için alternatif?

Question

eksen boyunca ndarrays en sık değerleri almak için scipy.stats.mode fonksiyonunu gerçekleştirmek numpy başka yolu? (Diğer modülleri içe olmadan) var mı yani

import numpy as np 
from scipy.stats import mode 

a = np.array([[[ 0, 1, 2, 3, 4], 
        [ 5, 6, 7, 8, 9], 
        [10, 11, 12, 13, 14], 
        [15, 16, 17, 18, 19]], 

       [[ 0, 1, 2, 3, 4], 
        [ 5, 6, 7, 8, 9], 
        [10, 11, 12, 13, 14], 
        [15, 16, 17, 18, 19]], 

       [[40, 40, 42, 43, 44], 
        [45, 46, 47, 48, 49], 
        [50, 51, 52, 53, 54], 
        [55, 56, 57, 58, 59]]]) 

mode= mode(data, axis=0) 
mode = mode[0] 
print mode 
>>>[ 0, 1, 2, 3, 4], 
    [ 5, 6, 7, 8, 9], 
    [10, 11, 12, 13, 14], 
    [15, 16, 17, 18, 19] 

Answer 1

scipy.stats.mode fonksiyonu bu kodla tanımlanır,

def mode(a, axis=0): 
    scores = np.unique(np.ravel(a))  # get ALL unique values 
    testshape = list(a.shape) 
    testshape[axis] = 1 
    oldmostfreq = np.zeros(testshape) 
    oldcounts = np.zeros(testshape) 

    for score in scores: 
     template = (a == score) 
     counts = np.expand_dims(np.sum(template, axis),axis) 
     mostfrequent = np.where(counts > oldcounts, score, oldmostfreq) 
     oldcounts = np.maximum(counts, oldcounts) 
     oldmostfreq = mostfrequent 

    return mostfrequent, oldcounts 

Kaynak: https://github.com/scipy/scipy/blob/master/scipy/stats/stats.py#L609

Answer 2

girmek büyüklüğüne göre değil, birçok farklı değerleri (var biliyorsanız "itemAr hangi yalnızca Numpy dayanır ışını "), böyle bir şey verimli olabilir:

uniqueValues = np.unique(itemArray).tolist() 
uniqueCounts = [len(np.nonzero(itemArray == uv)[0]) 
       for uv in uniqueValues] 

modeIdx = uniqueCounts.index(max(uniqueCounts)) 
mode = itemArray[modeIdx] 

# All counts as a map 
valueToCountMap = dict(zip(uniqueValues, uniqueCounts))