Python求中位数的方法|极客教程

Python求中位数的方法

中位数是一组数据中的中间值，即将数据按升序或降序排列后位于中间位置的数。在Python中，我们可以通过多种方法求解中位数，从简单的排序算法到更高级的统计学方法。本文将详细介绍Python中常用的求中位数的方法，包括使用排序和使用统计学方法。

方法一：排序法

可以通过对数据进行排序，然后找到中间位置的数来求解中位数。

示例代码如下：

def median_sort(data):
    sorted_data = sorted(data)
    length = len(sorted_data)
    if length % 2 == 1:
        return sorted_data[length // 2]
    else:
        return (sorted_data[length // 2 - 1] + sorted_data[length // 2]) / 2

示例运行结果：

data = [1, 3, 2, 5, 4]
print(median_sort(data))  # 输出：3

方法二：统计学方法

在Python中，可以使用statistics模块来进行统计计算，其中包括求中位数的函数median()。

示例代码如下：

import statistics

def median_statistics(data):
    return statistics.median(data)

示例运行结果：

data = [1, 3, 2, 5, 4]
print(median_statistics(data))  # 输出：3

方法三：使用numpy库

numpy是Python中常用的数值计算库，其中提供了求解中位数的函数numpy.median()。

示例代码如下：

import numpy as np

def median_numpy(data):
    return np.median(data)

示例运行结果：

data = [1, 3, 2, 5, 4]
print(median_numpy(data))  # 输出：3.0

方法四：使用pandas库

pandas是Python中常用的数据处理库，其中提供了求解中位数的函数pandas.Series.median()。

示例代码如下：

import pandas as pd

def median_pandas(data):
    series = pd.Series(data)
    return series.median()

示例运行结果：

data = pd.Series([1, 3, 2, 5, 4])
print(median_pandas(data))  # 输出：3.0

方法五：自定义算法

除了使用现成的函数和库，我们还可以自定义算法来求解中位数。一种常用的方法是快速选择算法，可以在平均情况下以线性时间复杂度计算中位数。

示例代码如下：

def partition(arr, low, high):
    i = low - 1
    pivot = arr[high]
    for j in range(low, high):
        if arr[j] <= pivot:
            i = i + 1
            arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
    arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1]
    return i + 1

def quick_select(arr, low, high, k):
    if low == high:
        return arr[low]
    pivot_index = partition(arr, low, high)
    if k == pivot_index:
        return arr[pivot_index]
    elif k < pivot_index:
        return quick_select(arr, low, pivot_index - 1, k)
    else:
        return quick_select(arr, pivot_index + 1, high, k)

def median_custom(data):
    n = len(data)
    if n % 2 == 1:
        return quick_select(data, 0, n - 1, n // 2)
    else:
        left = quick_select(data, 0, n - 1, n // 2 - 1)
        right = quick_select(data, 0, n - 1, n // 2)
        return (left + right) / 2

示例运行结果：

data = [1, 3, 2, 5, 4]
print(median_custom(data))  # 输出：3

以上就是Python中常用的求中位数的方法，其中包括了排序法、统计学方法，以及使用numpy和pandas库的方法，还有自定义的快速选择算法。根据实际需求，可以选择合适的方法来求解中位数。

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