给定两个大小为 m 和 n 的有序数组 nums1 和 nums2。 请你找出这两个有序数组的中位数，并且要求算法的时间复杂度为 O(log(m + n))。 你可以假设 nums1 和 nums2 不会同时为空。示例 1: nums1 = [1, 3] nums2 = [2] 则中位数是 2.0示例 2: nums1 = [1, 2] nums2 = [3, 4] 则中位数是 (2 + 3)/2
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2024-09-30 18:21:02
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前言中位数是一个可将数值集合划分为相等的上下两部分的一个数值。如果列表数据的个数是奇数，则列表中间那个数据就是列表数据的中位数；如果列表数据的个数是偶数，则列表中间那2个数据的算术平均值就是列表数据的中位数。在这个任务里，你将得到一个含有自然数的非空数组（X）。你必须把它分成上下两部分，找到中位数。输入: 一个作为数组的整数(int)列表(list)的。输出: 数组的中位数(int, float)
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2024-08-08 20:28:20
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小根堆法：定义中位数为一个有序数组(len(array)+1)//2处的元素，“//”代表下取整。我知道中位数的定义分按照数组长度的奇偶性分两种，但是面试官会告诉你这里求的中位数就是有序数组(len(array)+1)//2处的元素。 如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 的中位数是(9+1)//2 = 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 的中位数是(10+1)//2=5 现在来求无
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2023-09-04 23:08:29
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题目：有一个源源不断地吐出整数的数据流，假设你有足够的空间来保存吐出的数。请设计一个名叫MedianHolder的结构，MedianHolder可以随时取得之前吐出所有数的中位数。解析：关于此问题的主要解题思路为建立大根堆和小根堆，大根堆用来存储较小的数，小根堆用来存储较大的数，在读入数据的过程中要进行大根堆和小根堆的调整，使两者所保存的数据量的差值不大于2，主要的步骤如下：建立大根堆和小根堆；读
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2023-08-10 17:43:41
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# 使用Numpy计算中位数的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python Numpy库计算中位数。在介绍具体步骤之前，让我们先来了解一下中位数的定义和计算方法。
## 什么是中位数
中位数是一组数据中的中间值，即将数据按照大小排序后，处于中间位置的数值。如果数据个数为奇数，则中位数是排序后位于中间位置的数值；如果数据个数为偶数，则中位数是排序后位于中间两个位置的数值的平均值
原创
2023-09-18 18:15:23
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from scipy import stats as sts
import numpy as np
#读取数据
data=np.loadtxt('C:/Users/Desktop/《大数据数学基础（Python语言描述）》源数据和代码/大数据数学基础（Python语言描述）/第3章/示例程序/data/salary.csv')
print('众数：',sts.mode(data,axis=0))
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2023-06-07 21:36:14
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题目：如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。分析：解法一：可以使用数组来存放插入的数，然后进行排序，再根据数组长度为奇数偶数来确定中位数。注意：需要重写比较器接口。这种方法插入的时间复杂度为O(n)，得到中位数的时间复杂度为O(1)。import ja
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2023-10-19 15:10:54
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5.4找中位数快速排速的算法思想其实就是建立在找中位数的基础上，先确定第一次找到的中位数的位置，此时该中位数的位置直至排序结束都是固定不变的，接着循环在该中位数两侧的一堆数值中找中位数的操作，简单来说，就是先找到第一个中位数，接着重复寻找中位数，直至数组完全有序为止。找找中位数的基本思想：表格示例： 在一堆无序的数值中，先假设首位的数值为中位数，即此时该假设中位数的下标为0，此时下标为0的位置也定
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2023-10-20 13:37:29
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# Python求无序数组中位数
中位数是统计学中一个重要的概念，它代表一组数据的中点，能够有效地反映出数据的中心位置。在一组数据中，如果将所有数据排序，位于中间位置的数据即为中位数。如果数据项的个数为奇数，则中位数是中间的那个数；如果个数为偶数，则中位数是中间两个数的平均值。那么，如何使用Python来求解无序数组中的中位数呢？
## 中位数的基本概念
在统计分析中，我们常常需要描述数据的
# Python求中位数
## 引言
在统计学和概率论中，中位数是一组有序数据中居于中间位置的数值。它是将数据样本划分为两部分，使得两部分中的样本数量相等或者尽可能接近的值。在Python中，我们可以使用不同的方法来求解中位数。本文将介绍一种常用的方法，并给出相应的代码示例。
## 算法原理
求解中位数的常用方法是将数据进行排序，然后找到中间位置的数值。如果数据样本的数量为奇数，中位数就是
原创
2023-09-30 04:30:38
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# Python求中位数
中位数是一组数据中居于中间位置的数值，可以用来衡量数据的集中趋势。在Python中，我们可以使用多种方法来求解中位数，包括使用统计库、排序和找到中间位置的数值。
## 方法一：使用统计库
Python中有一个强大的统计库`statistics`，其中包含了求解中位数的函数`median`。该函数接受一个数字序列作为参数，并返回中位数。
```python
impo
原创
2023-07-20 06:53:16
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1、R 是统计语言，均值、中位数直接调用函数 mean() 、和 median() 就可以实现。示例： 2、python 中求平均值和中位数，需通过 numpy 或 scipy示例： 按语：pandas 中的 Series 对象和 Dataframe 对象可直接调用 mean 和 median 方法实现。
非学无以广才，非志无以成学。
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2023-06-14 20:42:30
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# 使用Java计算中位数（不使用数组）
在这篇文章中，我们将学习如何用Java语言找出一组数字的中位数，而不使用数组。为了简化整个开发流程，我们将分步骤进行，并详细解说每一步的具体代码实现和含义。
## 流程及步骤概述
下面是完成任务所需的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ----- | ------------
# 在Java中求取数组的中位数
在实际编程中，数组中位数的求取是一个常见的问题。中位数是一组数据的中心值，精确地反映了数据的集中趋势。本文将介绍如何在Java中求取数组的中位数，并用实际示例来帮助理解。
## 中位数的定义
中位数是统计学中一个重要的指标，用于表示一组数据的中间值。如果数据的数量是奇数，中位数为中间的那个数；如果数量是偶数，则中位数为中间两个数的平均值。
举例来说，对于数
直方图和条图的区别条型图，用于描述分类型数据较多。直方图，用于描述数值型数据的分组。直方图：图上的长方形之间无间隔， 每个长方形的面积和频数成比例。⚠️：画图时，边界线是199和200的平均数。但最终取决于舍入的方法。 折线图：体现趋势体现一种数值型类型数据的趋势，有预测功效 在一张图可以放置多批数据。 2平均数平均数有多种。均值中
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2023-09-07 21:54:45
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Numpy求均值、中位数、众数的方法 首先需要数据源，这里随便写了一个：nums = [1,2,3,4]求均值和中位数均可以
原创
2022-03-02 18:41:58
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输入两个未知长度的从小到大排列的数组，求出其...
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2019-07-13 14:26:00
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先介绍一下众数和中位数：众数：一般来说，一组数据中，du出现次数最多的数就叫这组数据的众数。例如：zhi2，3，3，3，4，5的众数是dao3。中位数：把一组数据按从小到大的数序排列，在中间的一个数字（或两个数字的平均值）叫做这组数据的中位数。如果总数个数是奇数的话，按从小到大的顺序，取中间的那个数。如果总数个数是偶数个的话，按从小到大的顺序，取中间那两个数的平均数。扩展资料：用众数代表一组数据，
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2023-09-23 15:59:48
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【题目描述】 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。【解题思路】 举一个例子：比如1，2，3，4，5，6，7，8的中位数是4和5的平均值，4是前一半的最大值
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2024-03-02 10:19:26
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全面调查与抽样调查1、为了一定目的而对所有考察对象进行调查，称为全面调查2、抽样调查：从总体中抽取部分个体进行调查，这种调查称为抽样调查3、一般来说，全面调查能够得到总体全面、准确的信息，但有的总体中个体的数量较多，全面调查工作量较大，有的受条件限制而无法进行全面调查或没有必要进行全面调查；有的调查方式具有破坏性等，多采用抽样调查，例如，检查灯泡的寿命，火柴的质量等总体、个体与样本1、所要考察对象
