Eu tenho um ndarray numpy com forma de (30,480,640), o 1 º e 2 º eixo representando locais (latitude e longitude), o eixo 0 contém pontos de dados reais.Eu quero usar o valor mais freqüente ao longo do eixo 0 em cada local, que é construir uma nova matriz com forma de (1,480,640) .ie:

>>> data
array([[[ 0,  1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8,  9],
        [10, 11, 12, 13, 14],
        [15, 16, 17, 18, 19]],

       [[ 0,  1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8,  9],
        [10, 11, 12, 13, 14],
        [15, 16, 17, 18, 19]],

       [[40, 40, 42, 43, 44],
        [45, 46, 47, 48, 49],
        [50, 51, 52, 53, 54],
        [55, 56, 57, 58, 59]]])

(perform calculation)

>>> new_data 
array([[[ 0,  1,  2,  3,  4],
        [ 5,  6,  7,  8,  9],
        [10, 11, 12, 13, 14],
        [15, 16, 17, 18, 19]]])

Os pontos de dados conterão números flutuantes negativos e positivos. Como posso realizar esses cálculos? Muito obrigado!

Eu tentei com numpy.unique, mas eu tenho "TypeError: unique () tem um argumento de palavra-chave inesperada 'return_inverse'" .Estou usando numpy versão 1.2.1 instalado no Unix e não suporta return_inverse..eu também tentei modo, mas demora uma eternidade para processar uma quantidade tão grande de dados ... então existe uma maneira alternativa de obter os valores mais frequentes? Obrigado novamente.