我这样做使用scipy统计模块和lambda:

import scipy.stats
lst = [1,2,3,4,5,6,7,5]
most_freq_val = lambda x: scipy.stats.mode(x)[0][0]
print(most_freq_val(lst))

结果:

 most_freq_val = 5

def most_frequent(List):

    counter = 0

    num = List[0]

 

    for i in List:

        curr_frequency = List.count(i)

        if(curr_frequency> counter):

            counter = curr_frequency

            num = i


    return num


List = [2, 1, 2, 2, 1, 3]

print(most_frequent(List))

如果没有最低索引的要求，您可以使用集合。计数器:

from collections import Counter

a = [1936, 2401, 2916, 4761, 9216, 9216, 9604, 9801] 

c = Counter(a)

print(c.most_common(1)) # the one most common element... 2 would mean the 2 most common
[(9216, 2)] # a set containing the element, and it's count in 'a'

如果它们是不可哈希的，您可以对它们进行排序，并对结果进行一次循环，以计数项(相同的项将彼此相邻)。但是使它们可哈希并使用字典可能更快。

def most_common(lst):
    cur_length = 0
    max_length = 0
    cur_i = 0
    max_i = 0
    cur_item = None
    max_item = None
    for i, item in sorted(enumerate(lst), key=lambda x: x[1]):
        if cur_item is None or cur_item != item:
            if cur_length > max_length or (cur_length == max_length and cur_i < max_i):
                max_length = cur_length
                max_i = cur_i
                max_item = cur_item
            cur_length = 1
            cur_i = i
            cur_item = item
        else:
            cur_length += 1
    if cur_length > max_length or (cur_length == max_length and cur_i < max_i):
        return cur_item
    return max_item

我在最近的一个项目中需要这样做。我承认，我无法理解Alex的回答，所以这就是我最后得到的答案。

def mostPopular(l):
    mpEl=None
    mpIndex=0
    mpCount=0
    curEl=None
    curCount=0
    for i, el in sorted(enumerate(l), key=lambda x: (x[1], x[0]), reverse=True):
        curCount=curCount+1 if el==curEl else 1
        curEl=el
        if curCount>mpCount \
        or (curCount==mpCount and i<mpIndex):
            mpEl=curEl
            mpIndex=i
            mpCount=curCount
    return mpEl, mpCount, mpIndex

我根据Alex的解决方案计时，对于短列表，它要快10-15%，但一旦超过100个或更多元素(测试多达20万个)，它就会慢20%。

你想要的在统计中被称为模式，Python当然有一个内置函数来为你做这件事:

>>> from statistics import mode
>>> mode([1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6])
3

请注意，如果没有“最常见元素”，例如前两个元素并列的情况，这将在Python上引发StatisticsError <=3.7，从3.8开始，它将返回遇到的第一个。