导入库定义列表计算众数获取众数排序众数显示结果 完整代码示例 将所有步骤的代码组合起来,形成完整的程序: fromcollectionsimportCounter# 导入Counter类,用于计数data=[1,2,2,3,3,3,4]# 定义一个数据列表,可以根据需要修改数据counter=Counter(data)# 统计各个元素的出现次数mode=counter.most_common()# 获取所有元...
方法一:使用collections.Counter 使用Python的collections.Counter类是一种简单而优雅的方法来找到列表中的众数。Counter类可以帮助我们统计列表中每个元素出现的次数,并返回一个字典,其中键是元素,值是出现的次数。 下面是一个示例代码: fromcollectionsimportCounterdeffind_mode(nums):counter=Counter(nums)max_count=max...
importstatistics#定义一个列表my_list = [1, 2, 3, 4, 5]#计算均值mean =statistics.mean(my_list)print("均值:", mean)#计算方差variance =statistics.variance(my_list)print("方差:", variance)#计算众数mode =statistics.mode(my_list)print("众数:", mode)#计算中位数median =statistics.median(my...
Median of above list is: 12.0 查找众数 众数是列表中最常出现的数字。 我们通过找到列表中每个数字的频率，然后选择频率最高的数字来进行计算。示例：import collections num_list = [21, 13, 19, 13,19,13]print(num_list)data = collections.Counter(num_list)data_list = dict(data)print(data_list)...
list):sum=0foriinx:sum=sum+int(i)avg=sum/len(x)returnavg#计算众数defcalculate_mode(x:list)...
求众数方法一: 在numpy中没有直接的方法,但是也可以这样实现: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importnumpyasnp counts=np.bincount(nums)#返回众数 np.argmax(counts) 其中np.bincount方法返回了一个长度为nums最大值的列表,列表中的每个值代表其索引位数值出现在nums中的次数,例如 ...
In [115]: df3 = pd.DataFrame([2, 1, 1, 3, np.nan], columns=["A"], index=list("edcba")) In [116]: df3 Out[116]: A e 2.0 d 1.0 c 1.0 b 3.0 a NaN In [117]: df3["A"].idxmin() Out[117]: 'd' 5.3 值计算和众数 value_counts() 函数能够统计 Series 或数组中数据...
empty_list = []1.2 列表元素访问与修改 列表的元素可以通过索引来访问和修改。索引从0开始计数,负索引则从列表尾部向前计数,-1表示最后一个元素。 访问列表元素示例: fruits = ['banana', 'orange', 'kiwi', 'pear'] # 访问第一个元素(索引为0) ...
return median #众数(返回多个众数的平均值) def Get_Most(list): most=[] item_num = dict((item, list.count(item)) for item in list)for k,v in item_num.items(): if v == max(item_num.values()): most.append(k) return sum(most)/len(most) #获取平均数 def Get_Average(list): ...