# 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
1690阅读
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
转载
2023-08-10 17:43:41
137阅读
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
转载
2024-09-30 18:21:02
48阅读
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)
转载
2024-08-08 20:28:20
81阅读
在数据分析和科学计算中，如何使用 Python 的 Numpy 库来调整小数点位数是一个非常常见且实用的问题。这种调整不仅能够提高数据的可读性，也在一定程度上影响分析结果的精确度。下面我将为大家详细记录解决“python numpy调整小数点位数”问题的过程，并且引入一些相关图表和模型，帮助更好地理解这一主题。
### 背景定位
在数据处理的过程中，常常需要将浮点数转化为小数点后特定位数的格式
四类基本操作之分组 索引、分组、变形、合并
案例数据说明，作为资深科密，我将使用kaggle上老大职业生涯的投篮数据为例，理论结合案例说明分组运算的基本原理和一些基本操作。老大职业生涯数据统计，其中有5000条数据为空，是当时比赛用来预测的结果数据，因此，该数据与老科真实数据之间会有一定的差异。此外，数据中没有给出每场的得分，但是可以根据shot_type和shot_made_fl
转载
2024-09-04 06:40:26
15阅读
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
3959阅读
print(mean) mean = np.round(mean,2) print(mean)原先数据[[77.99840926 78.69596965 76.03458468 79.4253961 77.90169693 78.25649529 78.65582135 78.29836889] [78.50005256 77.95365913 76.46453844 78.68020
原创
2023-01-04 18:05:41
779阅读
目录Numpy数组中数据的抽取1.比较操作2.操作布尔数组统计个数记录True的个数numpy.count_nonzero函数记录True的个数numpy.sum函数快速查阅3.将布尔数组作为掩码4.花哨的索引单纯的花哨索引组合索引花哨索引与普通索引花哨索引与切片花哨索引与掩码结合使用花哨索引举例_随机取点花哨索引举例_修改值 Numpy数组中数据的抽取前面讲解了Numpy中数组的创建,操作,运
转载
2023-12-18 21:20:34
105阅读
这节我们学的是数据分析中numpy中的两个函数百分位数percentile()和中位数median()
原创
2024-05-16 16:45:27
130阅读
本文为大一人工智能专业学生，本文仅为个人学习路线的记录，如有问题或疏漏，欢迎指正！1.9 高级索引整数索引a = np.array([[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]])
print(a)
y = a[[0,1,2],[0,1,0]] # 分别取a[0,0] a[1,1] a[2,0]
print(y) # [1 5 7]布尔索引a = np.array([[1,2,3],
[4
Numpy学习笔记一、概述二、Numpy简介三、Numpy的安装和调用四、Numpy的数据类型五、数组的定义与创建六、创建特殊数组七、数组的数据类型八、数组的属性1.属性概述2.属性-轴数3.属性-shape4.属性-reshape九、数组的索引与切片1.一维数组索引2.二维数组索引3.多维数组索引4.切片索引5.布尔型索引 一、概述python之所以如此强大，是因为它提供了许多高效便捷的数据分
转载
2024-06-29 07:36:17
119阅读
前言Numpy是一个开源的Python科学计算库，它是python科学计算库的基础库，许多其他著名的科学计算库如Pandas，Scikit-learn等都要用到Numpy库的一些功能。本文主要内容如下：Numpy数组对象创建ndarray数组Numpy的数值类型ndarray数组的属性ndarray数组的切片和索引处理数组形状数组的类型转换numpy常用统计函数数组的广播1 Numpy数组对象Nu
转载
2024-09-25 12:33:26
77阅读
demo展示这是一个剪刀石头布预测模型，会根据最近20局的历史数据训练模型，神经网络输入为最近2局的历史数据。如何拥有较为平滑的移植体验？保持两种语言，和两个框架的API文档处于打开状态，并随时查阅：Python，JavaScript；Pytorch，TensorFlow JS（用浏览器 F3 搜索关键词）。可选阅读，《动手学深度学习》，掌握解决常见学习问题时，Pytorch 和 TensorFl
转载
2023-08-27 00:29:52
0阅读
用ndarray进行存储： import numpy as np # 创建ndarray score = np.array( [[80, 89, 86, 67, 79], [78, 97, 89, 67, 81], [90, 94, 78, 67, 74], [91, 91, 90, 67, 69] ...
转载
2021-07-28 15:28:00
355阅读
2评论
## 常规创建方法a = np.array([2,3,4])b = np.array([2.0,3.0,4.0])c = np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])d = np.array([[1,2],[3,4]],dtype=complex) # 指定数据类型print a, a.dtypeprint b, b.dtypeprint c, c.dtypeprint d, d
原创
2023-02-25 15:13:20
183阅读
一 简介 Numpy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它也是pandas等其他数据分析的工具的基础，基本所有的数据分析的包都用过它。Numpy为python带来了真正的多维数组功能，并且提供了丰富的函数库处理这些数组。它将常用的数学函数都支持向量化运算，使得这些数学函数能够直接对数组进行操作，将本
原创
2021-07-30 13:36:53
441阅读
之前学的： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 29 11:51:15 2020 @author: Administrator """ import numpy as np import random t1=np.array([2,3,4,5
原创
2022-06-16 09:45:49
119阅读
NumPy模块；原生数组，创建数组；随机数数组：设定取值范围，设定输出格式和精度；操作数组：多维数组的切片和访问，数组属性，操作（变形、排序、拼接、统计、转置、反转、旋转）
原创
2019-02-25 11:01:39
897阅读
NumPy基本操作，参考《Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with NumPy, SciPy and matploatlib》 ——Second Edition, Robert Johansso... ...
转载
2021-07-29 12:48:00
289阅读
2评论
