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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2024-09-20 00:15:35
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63.数据流中的中位数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。记录方法一： 排序# -*- coding:utf-8 -*-
class Soluti
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2020-04-11 08:35:00
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解法1：这是日本人MICK在其著作《SQL进阶教程》里提出的方法： select avg(
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2020-04-11 08:58:00
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普通方法：对列表进行排序，然后根据长度为奇数或者偶数的不同情况计算中位数def huahua(x):
length = len(x)
print(length)
x.sort()
print(x)
if (length % 2)== 1:
z=length // 2
y = x[z]
else:
y =
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2023-06-15 11:42:44
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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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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, fl
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2023-07-25 11:27:27
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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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# 中位数及其在Python中的应用
在数据统计中，中位数是一个非常重要的指标，它能够反映一组数据的中心位置，特别是在数据分布不均或存在离群值的情况下，中位数往往比平均数更能代表数据的整体特征。这篇文章将通过中位数的定义、计算方法以及Python实现来深入探讨这一概念。同时，我们还会给出中位数在数据分析中的应用示例。
## 中位数的定义
中位数是将一组数值从小到大排列后，位于中间的位置的数值
# Python中位数
## 介绍
在统计学中，中位数是指将一组数据按照从小到大的顺序排列后，处于中间位置的那个数。如果数据个数为奇数，那么中位数就是最中间的数；如果数据个数为偶数，那么中位数就是中间两个数的平均值。
在Python中，我们可以使用多种方法来计算一个数列的中位数。本文将介绍两种常用的方法：排序法和快速选择法。
## 排序法
排序法是一种直接的方法，即将给定的数列进行排序，
原创
2023-08-21 10:10:44
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普通方法：对列表进行排序，然后根据长度为奇数或者偶数的不同情况计算中位数def huahua(x):
length = len(x)
print(length)
x.sort()
print(x)
if (length % 2)== 1:
z=length // 2
y = x[z]
else:
y = (x[length//2]+x[length//2-1])/2
return y
l = [1
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2023-09-29 10:20:45
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中位数并不是大小位于中间的数，而是排序之后，位置位于中间的数。若是n个数，n为奇数，则中位数是数组a[ ]排序之后 a[(n+1)/2] ； 若n为偶数，中位数是(a[n/2] + a[n/2+1])/2如： 5 5 5 6 7 8 9 中位数是6题目：只有2G内存的pc机，在一个存有10G个整数的文件，从中找到中位数，写一个算法对于海量数据求中位数，在网上看到两种方法。&nb
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2023-08-18 23:29:56
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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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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。Input: nums1 = [1, 3]
nums2 = [2]Output: 则中位数是 2.02.思路1
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2023-12-12 18:55:40
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正确的O(n)解决方案非常复杂，需要大量的文本，代码和技巧来解释和证明 . 更确切地说，令人信服地需要3页，这里可以详细查看http://www.cse.yorku.ca/~andy/pubs/X+Y.pdf(在评论中找到 simonzack ) .它基本上是一个聪明的分而治之算法，除其他外，它利用了这样一个事实：在一个排序的n乘n矩阵中，人们可以在 O(n) 找到小于/大于给定的元素数量号码 k
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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文章目录第35天 - 数字频率的中位数建表表结构测试数据思考查询结果SQL结合昨日解题一求绝对值的方式解题二使用`floor()` 和 `ceil()`总结关于sql的规范问题 第35天 - 数字频率的中位数我们昨天求的是薪水的中位数,今天再补充一种求中位数的方式,昨天可以通过三种方式,具体可以参考,昨天的链接: 挑战100天不停更hive sql第34天 - 薪水求中位数 先看看表字段:num
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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知识点：进制转化、排序、堆问题描述：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。思路：首先初始化一个数组，数组用来储存数据流。获取中位数，先对数组排序。如果数组的
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2023-05-30 10:07:23
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