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
中值函数
def median(midlist):
midlist.sort()
lens = len(midlist)
if lens % 2 != 0:
midl = (lens / 2)
res = midlist[midl]
else:
odd = (lens / 2) -1
ev = (lens / 2)
res = float(midlist[odd] + midlist[ev]) / float(2)
return res
其他回答
如果需要更快的平均情况运行时间，可以尝试快速选择算法。Quickselect具有平均(和最佳)情况性能O(n)，尽管在糟糕的一天它可能会以O(n²)结束。
下面是一个随机选择枢轴的实现:
import random
def select_nth(n, items):
pivot = random.choice(items)
lesser = [item for item in items if item < pivot]
if len(lesser) > n:
return select_nth(n, lesser)
n -= len(lesser)
numequal = items.count(pivot)
if numequal > n:
return pivot
n -= numequal
greater = [item for item in items if item > pivot]
return select_nth(n, greater)
你可以简单地把它变成一个方法来寻找中位数:
def median(items):
if len(items) % 2:
return select_nth(len(items)//2, items)
else:
left = select_nth((len(items)-1) // 2, items)
right = select_nth((len(items)+1) // 2, items)
return (left + right) / 2
这是非常未优化的，但即使是一个优化的版本也不太可能超过Tim Sort (CPython的内置排序)，因为它真的很快。我以前试过，但失败了。
以下是我在Codecademy的练习中得出的结论:
def median(data):
new_list = sorted(data)
if len(new_list)%2 > 0:
return new_list[len(new_list)/2]
elif len(new_list)%2 == 0:
return (new_list[(len(new_list)/2)] + new_list[(len(new_list)/2)-1]) /2.0
print median([1,2,3,4,5,9])
一个返回给定列表中值的简单函数:
def median(lst):
lst = sorted(lst) # Sort the list first
if len(lst) % 2 == 0: # Checking if the length is even
# Applying formula which is sum of middle two divided by 2
return (lst[len(lst) // 2] + lst[(len(lst) - 1) // 2]) / 2
else:
# If length is odd then get middle value
return lst[len(lst) // 2]
一些关于中值函数的例子:
>>> median([9, 12, 20, 21, 34, 80]) # Even
20.5
>>> median([9, 12, 80, 21, 34]) # Odd
21
如果你想使用库，你可以简单地做:
>>> import statistics
>>> statistics.median([9, 12, 20, 21, 34, 80]) # Even
20.5
>>> statistics.median([9, 12, 80, 21, 34]) # Odd
21
只要两行就够了。
def get_median(arr):
'''
Calculate the median of a sequence.
:param arr: list
:return: int or float
'''
arr = sorted(arr)
return arr[len(arr)//2] if len(arr) % 2 else (arr[len(arr)//2] + arr[len(arr)//2-1])/2
import numpy as np
def get_median(xs):
mid = len(xs) // 2 # Take the mid of the list
if len(xs) % 2 == 1: # check if the len of list is odd
return sorted(xs)[mid] #if true then mid will be median after sorting
else:
#return 0.5 * sum(sorted(xs)[mid - 1:mid + 1])
return 0.5 * np.sum(sorted(xs)[mid - 1:mid + 1]) #if false take the avg of mid
print(get_median([7, 7, 3, 1, 4, 5]))
print(get_median([1,2,3, 4,5]))
