我有从连续分布中采样的值，例如：
import numpy as np
values = np.random.normal(loc=0.4, scale=0.1, 1000)
如何根据这些值估算模式？
平均值和中位数易于计算：np.mean(values)和np.median(values);但对于模式，我不知道如何估计，因为这些值是连续的。
请注意，使用scipy.stats.mode之类的东西是行不通的，因为我从连续分布中抽取了一组有限的值。
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如果您有一个已知的基础参数模型，那么生活很简单。适合您的数据（使用MLE或其他）并采用拟合分布的模式。如果你没有一个好的参数模型，生活就会变得更难。我在文献中看到了很多东西，但我不知道是否就此达成了任何共识。当我不得不这样做（大约20年前）时，我使用了我在C中的数字食谱中找到的算法。我不知道这是否是最好的选择。