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
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。
其他回答
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。
Python 3.4有statistics.median:
返回数值数据的中位数(中间值)。 当数据点数为奇数时，返回中间的数据点。 当数据点数为偶数时，通过取两个中间值的平均值来插值中位数: >>>中位数([1,3,5]) 3. >>>中位数([1,3,5,7]) 4.0
用法:
import statistics
items = [6, 1, 8, 2, 3]
statistics.median(items)
#>>> 3
它对类型也非常小心:
statistics.median(map(float, items))
#>>> 3.0
from decimal import Decimal
statistics.median(map(Decimal, items))
#>>> Decimal('3')
简单地说，创建一个中值函数，参数为数字列表，并调用该函数。
def median(l):
l = sorted(l)
lent = len(l)
if (lent % 2) == 0:
m = int(lent / 2)
result = l[m]
else:
m = int(float(lent / 2) - 0.5)
result = l[m]
return result
(适用于python-2.x):
def median(lst):
n = len(lst)
s = sorted(lst)
return (s[n//2-1]/2.0+s[n//2]/2.0, s[n//2])[n % 2] if n else None
>>> median([-5, -5, -3, -4, 0, -1])
-3.5
numpy.median ():
>>> from numpy import median
>>> median([1, -4, -1, -1, 1, -3])
-1.0
python 3。X，使用statistics.median:
>>> from statistics import median
>>> median([5, 2, 3, 8, 9, -2])
4.0
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
