在Python中如何找到列表的中值?列表可以是任意大小的，并且数字不保证是任何特定的顺序。
如果列表包含偶数个元素，则函数应返回中间两个元素的平均值。
以下是一些例子(为了便于展示，进行了排序):
median([1]) == 1
median([1, 1]) == 1
median([1, 1, 2, 4]) == 1.5
median([0, 2, 5, 6, 8, 9, 9]) == 6
median([0, 0, 0, 0, 4, 4, 6, 8]) == 2
当前回答
我在浮点值列表中遇到了一些问题。我最终使用了来自python3统计数据的代码片段。中位数和工作完美的浮动值没有导入。源
def calculateMedian(list):
data = sorted(list)
n = len(data)
if n == 0:
return None
if n % 2 == 1:
return data[n // 2]
else:
i = n // 2
return (data[i - 1] + data[i]) / 2
其他回答
sorted()函数对此非常有用。使用排序函数 要对列表排序，只需返回中间值(或两个中间值的平均值) 如果列表包含偶数个元素，则为。
def median(lst):
sortedLst = sorted(lst)
lstLen = len(lst)
index = (lstLen - 1) // 2
if (lstLen % 2):
return sortedLst[index]
else:
return (sortedLst[index] + sortedLst[index + 1])/2.0
我所做的是:
def median(a):
a = sorted(a)
if len(a) / 2 != int:
return a[len(a) / 2]
else:
return (a[len(a) / 2] + a[(len(a) / 2) - 1]) / 2
解释:基本上，如果列表中的项目数量是奇数，则返回中间的数字，否则，如果你是偶数列表的一半，python会自动舍入较大的数字，这样我们就知道在它之前的数字会少一个(因为我们对它进行了排序)，我们可以将默认的较大数字和小于它的数字相加，然后除以2得到中位数。
更普遍的中位数(和百分位数)方法是:
def get_percentile(data, percentile):
# Get the number of observations
cnt=len(data)
# Sort the list
data=sorted(data)
# Determine the split point
i=(cnt-1)*percentile
# Find the `floor` of the split point
diff=i-int(i)
# Return the weighted average of the value above and below the split point
return data[int(i)]*(1-diff)+data[int(i)+1]*(diff)
# Data
data=[1,2,3,4,5]
# For the median
print(get_percentile(data=data, percentile=.50))
# > 3
print(get_percentile(data=data, percentile=.75))
# > 4
# Note the weighted average difference when an int is not returned by the percentile
print(get_percentile(data=data, percentile=.51))
# > 3.04
def median(array):
"""Calculate median of the given list.
"""
# TODO: use statistics.median in Python 3
array = sorted(array)
half, odd = divmod(len(array), 2)
if odd:
return array[half]
return (array[half - 1] + array[half]) / 2.0
def midme(list1):
list1.sort()
if len(list1)%2>0:
x = list1[int((len(list1)/2))]
else:
x = ((list1[int((len(list1)/2))-1])+(list1[int(((len(list1)/2)))]))/2
return x
midme([4,5,1,7,2])
