python下如何求众数?

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numpy.mean()
numpy.median()
可以分别求均值，中位数，
但是却没有
numpy.mode()求众数的函数
还是说，numpy有，只是我不知道函数名？
望知道的pythoner告知一下，谢谢

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关键词：python median Numpy Media mean python 如何

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1,2,3,1,2,1,1,1,3,2,2,1])
>>> counts = np.bincount(a)
>>> print np.argmax(counts)
1

>>> from scipy.stats import mode
>>> mode([1,2,3,1,2,1,1,1,3,2,2,1])
(array([ 1.]), array([ 6.]))
>>> most_frequent = mode([1,2,3,1,2,1,1,1,3,2,2,1])[0][0]
>>> most_frequent
1.0

python爱好者 发表于 2016-3-28 18:53
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1,2,3,1,2,1,1,1,3,2,2,1])
>>> counts = np.bincount(a)

谢谢
谢谢

用第一种方法求10万个数的众数，只需要0.01秒
第二种方法要18秒

数据量达到20万时，第二种方法算很久都没反应，求解

1. # -*- coding:utf-8 -*-
   
2. # 测试用python和numpy求最大最小等值，哪个快
   
3. import random as ran
   
4. import numpy as np
   
5. import datetime as dd
   
6. 
   
7. 
   
8. nlist = []
   
9. x1 = range(199999)
   
10. for i in x1:
    
11.     nlist.append(ran.randint(1,99999))
    
12. 
    
13. d1 = dd.datetime.now()
    
14. coun = np.bincount(nlist)
    
15. print coun
    
16. print np.argmax(coun)
    
17. d2 = dd.datetime.now()
    
18. print "耗时： ", d2 - d1
    
19. 
    
20. b={}
    
21. for i in nlist:
    
22.     if i not in b:
    
23.         b[i] = 1
    
24.     else:
    
25.         b[i] += 1
    
26. if (len(b) > 0):
    
27.     _mode = max(b.iteritems(), key = lambda x: x[1])[0]
    
28. d4 = dd.datetime.now()
    
29. print _mode
    
30. print "耗时： ", d4 - d2
    
31. 
    
32. from scipy.stats import mode
    
33. print mode(nlist)[0][0]
    
34. d5 = dd.datetime.now()
    
35. print "耗时： ", d5 - d4

复制代码

结果：

[0 3 0 ..., 3 1 3]
3276
耗时：  0:00:00.018000
3276
耗时：  0:00:00.105000
3276
耗时：  0:00:44.675000

scipy怎么会这么慢？ 求解