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
def median(x):
x = sorted(x)
listlength = len(x)
num = listlength//2
if listlength%2==0:
middlenum = (x[num]+x[num-1])/2
else:
middlenum = x[num]
return middlenum
其他回答
def median(x):
x = sorted(x)
listlength = len(x)
num = listlength//2
if listlength%2==0:
middlenum = (x[num]+x[num-1])/2
else:
middlenum = x[num]
return middlenum
def median(array):
if len(array) < 1:
return(None)
if len(array) % 2 == 0:
median = (array[len(array)//2-1: len(array)//2+1])
return sum(median) / len(median)
else:
return(array[len(array)//2])
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。
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。
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
