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función mode () en el módulo de estadísticas de Python

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los modo de un conjunto de valores de datos es el valor que aparece con mayor frecuencia. Es el valor al que es más probable que se muestreen los datos. Un modo de una distribución de probabilidad continua se considera a menudo como cualquier valor x en el que su La función de densidad de probabilidad tiene un valor máximo local, por lo que cualquier pico es un modo.
Python es muy robusto cuando se trata de estadísticas y trabaja con un conjunto de una amplia gama de valores. El módulo de estadísticas tiene una gran cantidad de funciones para trabajar con conjuntos de datos muy grandes. La función mode () es uno de esos métodos. Esta función devuelve la medida robusta de un punto de datos central en un rango dado de conjuntos de datos.

Ejemplo :

Given data-set is :  [1, 2, 3, 4, 4, 4, 4, 5, 6, 7, 7, 7, 8]
The mode of the given data-set is 4
Logic: 4 is the most occurring/ most common element from the given list 
Syntax :
mode([data-set])
Parameters : 
[data-set] which is a tuple, list or a iterator of 
real valued numbers as well as Strings.
Return type : 
Returns the most-common data point from discrete or nominal data.
Errors and Exceptions : 
Raises StatisticsError when data set is empty.

Código # 1: Esta pieza demostrará la función mode () a través de un ejemplo simple.

Python3

import statistics

set1 =[1, 2, 3, 3, 4, 4, 4, 5, 5, 6]

print("Mode of given data set is % s" % (statistics.mode(set1)))

Producción
Mode of given data set is 4

Código # 2: En este código demostraremos la función mode () en una variedad de conjuntos de datos.

Python3

from statistics import mode

from fractions import Fraction as fr

data1 = (2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 7)

data2 = (2.4, 1.3, 1.3, 1.3, 2.4, 4.6)

data3 = (fr(1, 2), fr(1, 2), fr(10, 3), fr(2, 3))

data4 = (-1, -2, -2, -2, -7, -7, -9)

data5 = ("red", "blue", "black", "blue", "black", "black", "brown")

print("Mode of data set 1 is % s" % (mode(data1)))

print("Mode of data set 2 is % s" % (mode(data2)))

print("Mode of data set 3 is % s" % (mode(data3)))

print("Mode of data set 4 is % s" % (mode(data4)))

print("Mode of data set 5 is % s" % (mode(data5)))

Producción
Mode of data set 1 is 5
Mode of data set 2 is 1.3
Mode of data set 3 is 1/2
Mode of data set 4 is -2
Mode of data set 5 is black

Código # 3: En este fragmento de código demostraremos cuándo EstadísticasError es elevado

Python3

  

  

import statistics

  

data1 =[1, 1, 1, -1, -1, -1]

  

  

print(statistics.mode(data1))

Producción

Traceback (most recent call last):
  File "/home/38fbe95fe09d5f65aaa038e37aac20fa.py", line 20, in 
    print(statistics.mode(data1))
  File "/usr/lib/python3.5/statistics.py", line 474, in mode
    raise StatisticsError('no mode for empty data') from None
statistics.StatisticsError: no mode for empty data

NOTA: En las versiones más recientes de Python, como Python 3.8, el concepto matemático real se aplicará cuando haya múltiples modos para una secuencia, donde el elemento más pequeño se considera un modo.

Digamos, para el código anterior, las frecuencias de -1 y 1 son las mismas, sin embargo, -1 será el modo, debido a su valor más pequeño.

Aplicaciones: El modo () es una función estadística y se utiliza principalmente en los sectores financieros para comparar valores / precios con detalles pasados, calcular / predecir precios futuros probables a partir de un conjunto de distribución de precios. mean () no se usa por separado, pero junto con otros dos pilares de las estadísticas, la media y la mediana crean una herramienta muy poderosa que puede usarse para revelar cualquier aspecto de sus datos.

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