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python中位數(shù)函數(shù) python 中位數(shù)函數(shù)

python用戶輸入若干個(gè)整數(shù),按降序打印輸出在一行(使用空格間隔),并給出中位數(shù)?

# coding=gbk

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import numpy as np

inputStr = input("請(qǐng)輸入多個(gè)整數(shù),以空格分隔:")

# 使用列表推導(dǎo)式將輸入的內(nèi)容以空格分隔,如果有小數(shù),則通過int函數(shù)變?yōu)檎麛?shù)

input_lists = [int(num) for num in inputStr.split(" ")]

# 通過sort方法,并使用參數(shù)reverse=True,來將列表的數(shù)據(jù)以降序排列

input_lists.sort(reverse=True)

# 由于通過",".join()連接的列表不能有整數(shù)元素,所以通過列表推導(dǎo)式將列表每個(gè)元素通過str轉(zhuǎn)為字符串后,再聯(lián)接為以逗號(hào)分隔的字符串

print(",".join([str(num) for num in input_lists]))

# 使用numpy的median函數(shù)來得到中位數(shù)

print(np.median(input_lists))

Python基礎(chǔ) numpy中的常見函數(shù)有哪些

有些Python小白對(duì)numpy中的常見函數(shù)不太了解,今天小編就整理出來分享給大家。

Numpy是Python的一個(gè)科學(xué)計(jì)算的庫,提供了矩陣運(yùn)算的功能,其一般與Scipy、matplotlib一起使用。其實(shí),list已經(jīng)提供了類似于矩陣的表示形式,不過numpy為我們提供了更多的函數(shù)。

數(shù)組常用函數(shù)

1.where()按條件返回?cái)?shù)組的索引值

2.take(a,index)從數(shù)組a中按照索引index取值

3.linspace(a,b,N)返回一個(gè)在(a,b)范圍內(nèi)均勻分布的數(shù)組,元素個(gè)數(shù)為N個(gè)

4.a.fill()將數(shù)組的所有元素以指定的值填充

5.diff(a)返回?cái)?shù)組a相鄰元素的差值構(gòu)成的數(shù)組

6.sign(a)返回?cái)?shù)組a的每個(gè)元素的正負(fù)符號(hào)

7.piecewise(a,[condlist],[funclist])數(shù)組a根據(jù)布爾型條件condlist返回對(duì)應(yīng)元素結(jié)果

8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引

改變數(shù)組維度

a.ravel(),a.flatten():將數(shù)組a展平成一維數(shù)組

a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):將數(shù)組a轉(zhuǎn)換成m*n維數(shù)組

a.transpose,a.T轉(zhuǎn)置數(shù)組a

數(shù)組組合

1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)將數(shù)組a,b沿水平方向組合

2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)將數(shù)組a,b沿豎直方向組合

3.row_stack((a,b))將數(shù)組a,b按行方向組合

4.column_stack((a,b))將數(shù)組a,b按列方向組合

數(shù)組分割

1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)將數(shù)組a沿垂直方向分割成n個(gè)數(shù)組

2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)將數(shù)組a沿水平方向分割成n個(gè)數(shù)組

數(shù)組修剪和壓縮

1.a.clip(m,n)設(shè)置數(shù)組a的范圍為(m,n),數(shù)組中大于n的元素設(shè)定為n,小于m的元素設(shè)定為m

2.a.compress()返回根據(jù)給定條件篩選后的數(shù)組

數(shù)組屬性

1.a.dtype數(shù)組a的數(shù)據(jù)類型

2.a.shape數(shù)組a的維度

3.a.ndim數(shù)組a的維數(shù)

4.a.size數(shù)組a所含元素的總個(gè)數(shù)

5.a.itemsize數(shù)組a的元素在內(nèi)存中所占的字節(jié)數(shù)

6.a.nbytes整個(gè)數(shù)組a所占的內(nèi)存空間7.a.astype(int)轉(zhuǎn)換a數(shù)組的類型為int型

數(shù)組計(jì)算

1.average(a,weights=v)對(duì)數(shù)組a以權(quán)重v進(jìn)行加權(quán)平均

2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)數(shù)組a的均值、最大值、最小值、中位數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差

3.a.prod()數(shù)組a的所有元素的乘積

4.a.cumprod()數(shù)組a的元素的累積乘積

5.cov(a,b),corrcoef(a,b)數(shù)組a和b的協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)

6.a.diagonal()查看矩陣a對(duì)角線上的元素7.a.trace()計(jì)算矩陣a的跡,即對(duì)角線元素之和

以上就是numpy中的常見函數(shù)。更多Python學(xué)習(xí)推薦:PyThon學(xué)習(xí)網(wǎng)教學(xué)中心。

理解python 中位數(shù)

分位數(shù)就是 可以 將 數(shù)據(jù) 等分 若干份的 數(shù)

一組數(shù)據(jù)

從小到大排序后

運(yùn)行結(jié)果

如何用python求list的中位數(shù)

def?median(lst):

if?not?lst:

return?

lst=sorted(lst)

if?len(lst)%2==1:

return?lst[len(lst)//2]

else:

return??(lst[len(lst)//2-1]+lst[len(lst//2])/2.0

中位數(shù)python代碼

使用python找到一列數(shù)的中位數(shù)并輸出的代碼示例如下,只有9行代碼:

import random;

N=9;lst=[

random.randint(0,100)

for i in range(N)];

lst.sort();

l=len(lst);

print("sorted:",lst);

print("median:",

sum(lst[((l-1)//2):(l//2+1)])/2);

2 如何用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算

numpy計(jì)算平均數(shù) 標(biāo)準(zhǔn)差 相關(guān)系數(shù)等基本知識(shí)

NumPy 是python 語言的一個(gè)第三方庫,其支持大量高維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算。此外,NumPy 也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)。

#導(dǎo)入Numpy庫,并命名為np

import numpy as np

#創(chuàng)建一維數(shù)組

a = np.array([1, 2, 3])

# NumPy可以很方便地創(chuàng)建連續(xù)數(shù)組,比如我使用arange或linspace函數(shù)進(jìn)行創(chuàng)建:

b = np.arange(1,5,1) // 返回一個(gè)有終點(diǎn)和起點(diǎn)、固定步長的排列,如起點(diǎn)是1,終點(diǎn)是4,步長為1,即【1,2,3,4】,

c = np.linspace(1,9,5) 返回一個(gè)有終點(diǎn)和起點(diǎn)、元素個(gè)數(shù)的的排列,如起點(diǎn)是1,終點(diǎn)是9,元素個(gè)數(shù)為5,即【1,3,5,7,9】

#通過NumPy可以自由地創(chuàng)建等差數(shù)組,同時(shí)也可以進(jìn)行加、減、乘、除、求n次方和取余數(shù)。

求和:np.sum(a)

求取平均值:np.mean(a)

求取中位數(shù):np.median(a)

求取加權(quán)平均數(shù):np.average(a)

求取方差:var() np.var(a)

求取最小值:np.amin(a)

求取最大值:np.amax(a)

將兩個(gè)數(shù)相加:np.add(x1, x2)

將兩個(gè)數(shù)相減:np.subtract(x1, x2)

將兩個(gè)數(shù)相乘:np.multiply(x1, x2)

將兩個(gè)數(shù)相除:np.divide(x1, x2)

立方:np.power(x1, x2)

除余:np.remainder(x1, x2)

相關(guān)系數(shù)計(jì)算:np.corrcoef(a1, a2) (a1、a2都是矩陣)


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