Python - 从数组中获取最频繁的元素/将numpy数组转换为std数组

Question

我正在用 Python 实现 K-最近邻算法（对于那些不了解学习的人，它是一种用于根据已经分类的数据对对象进行分类的算法，使用欧几里得距离)。

我已经计算了我的距离，我可以取 k 个最近的距离，并找到这些对象的类别。我的问题是，如果 K 大于 1，比如 3 或 5，我不确定如何获得列表中出现频率最高的元素。

例如，我的输出是：

[10, 9, 7, 10]

10 出现的次数最多，所以我想返回这个数字。如果出现平局（2 个或更多元素出现相同的频率），它会返回错误（我可以自己处理）。我只是想对如何返回上述列表的最大值提出一些意见。 （使用 python 2.6.6 所以我不能使用集合导入）。

第二个问题：

我正在尝试将 numpy 数组转换为普通数组。我的代码如下所示：

def getClassesOfIndexes(l):
    tmp1 = []
    for i in l:
        tmp1.append(classes[i])
    return tmp1

print(getClassesOfIndexes([1024, 9128, 394, 39]))

这会打印出类似：[array([10], dtype=uint8), array([7], dtype=uint8), array([10], dtype=uint8), array([9], dtype=uint8)]

我能做些什么让它简单地返回[10, 7, 10, 9]？

感谢您的帮助。

Answer 1

问题 2 更容易（尽管在未来，请将不相关的问题作为两个单独的问题发布在 SO 上）。 tolist 函数自动将 numpy 数组转换为常规列表 http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.tolist.html

问题 1 也很简单。你说你想要“列表中最频繁的元素”。这是一个完整的讨论Python most common element in a list。一种解决方案是将每个元素映射到其频率的字典，然后获取映射中最大值对应的键。这可能看起来像

...
freq_map = {my_list.count(val):val for val in set(my_list)}
return freq_map[max(freq_map.keys())]

Answer 2

跟进 en_Knight 的好答案中给出的 cmets（赞成引用现有线程，但要注意 dict 理解在 Python2.6.6 下不起作用！）：如果您想要最常见元素的列表（所以频率相同的人），您可以执行以下操作：

>>> arr = [10,9,9,7,10]
>>> counter = {}
>>> for elm in arr:
...     try:
...         counter[elm] += 1
...     except KeyError:
...         counter[elm] = 1
... 
>>> counter
{9: 2, 10: 2, 7: 1}
>>> srt = sorted(counter.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
>>> maxitem, maxcount = srt[0]
>>> most_frequents = [maxitem]
>>> for rec in srt[1:]:
...     if rec[1] == maxcount:
...         most_frequents.append(rec[0])
...     else:
...         break
... 
>>> most_frequents
[9, 10]

在Python2.6.6下测试。