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
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]))
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
这很简单;
def median(alist):
#to find median you will have to sort the list first
sList = sorted(alist)
first = 0
last = len(sList)-1
midpoint = (first + last)//2
return midpoint
你可以这样使用返回值median = median(anyList)
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
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。
如果您需要关于列表分布的额外信息，百分位数方法可能会很有用。中位数对应于列表的第50个百分位数:
import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
median_value = np.percentile(a, 50) # return 50th percentile
print median_value
