详解Python如何获取列表(List)的中位数
投稿：daisy
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本文通过图文及实例代码介绍了怎样利用python获取列表的中位数，文章介绍的很详细，有需要的小伙伴们可以参考学习。
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).&
get_median([1, 2, 3, 4, 5]) == 3
get_median([3, 1, 2, 5, 3]) == 3
get_median([1, 300, 2, 200, 1]) == 2
get_median([3, 6, 20, 99, 10, 15]) == 12.5
如何使用： 中位数在概率论和统计学中得到应用，它偏态分布中有显著的价值。例如:我们想从一组数据中知道人们的平均财富 -- 100人一个月收入100美元，10人一个月收入1,000,000美元。如果我们算平均值，得到的是91000美元。这是一个完全没有向我们展示真实情况的奇怪的值。所以在这种情况下，中位数会给我们更有用的值和较好的描述。
前提: 1 & len(data) ≤ 1000 all(0 ≤ x & 10 ** 6 for x in data)
普通方法：
对列表进行排序，针对列表长度是奇数还是偶数的不同情况，计算中位数。
def get_median(data):
data = sorted(data)
size = len(data)
if size % 2 == 0: # 判断列表长度为偶数
median = (data[size//2]+data[size//2-1])/2
data[0] = median
if size % 2 == 1: # 判断列表长度为奇数
median = data[(size-1)//2]
data[0] = median
return data[0]
最佳方法：
这个解决方法非常巧妙，它利用了取反数和为1的特性，通过列表负索引来获得列表中位数。
对 return (data[half] + data[~half]) / 2 的解释：
排序后得到序列[1,2,3,4,5,6]，其列表长度为偶数，中位数由列表中间两位元素3（索引为2）,4（索引为3）决定。而元素4的负索引为-3，正好是索引2的取反数。
排序后得到序列[1,2,3,4,5]，其列表长度为奇数，中位数由列表中间元素3（索引为2，负索引为-3）决定。仍然符合代码。&
def get_median(data):
data.sort()
half = len(data) // 2
return (data[half] + data[~half]) / 2
以上就是Python实现获取列表的中位数的全部内容，希望本文的内容对大家学习python能有所帮助。
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常用在线小工具中位数的英语怎么说
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英文翻译： median
One half of its values will be found below and one half above the median.
一半数值低于中位数，一半数值高于中位数。
To find the median of a data set, we first array the data in ascending or descending order.
为了计算一组数据的中位数，我们首先要把这些数据按由大到小或由小到大的顺序加以排列。
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calumniator
calumniatory
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do sb down
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求助中位数微积分推导过程中有个东西看不明白。结果是什么这个积分？请大神赐教。
结果是什么这个积分？请大神赐教。
QQ截图21.png
第二个我明白，就是跳过积分符号直接对（m-y）f(y)求偏导。但是第一个(m-m)f(m)是怎么回事呢？ 谢谢赐教。
就是被积函数的y用m替换后的情形。若被积函数中不含m，则只有第一项，有了，还要加上第二项。其实这个结果可以从微分的原是定义直接推导出，楼主试着推一下加深一下印象吧。
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java语言（68）
笔试面试（102）
求数组中位数的方法：
用堆维护中位数的意思是说，设计两个堆，第一个堆存放小于中位数的元素，第二个堆存放大于中位数的元素。
下面是双堆维护中位数的语言描述：
1、初始化的时候设置两个变量分别记录两个堆【左堆和右堆】的元素的个数。
2、取第一个元素【d[0]】作为初始中位数m。
3、循环后面的每一个元素，如果比m大，则插入到右堆，如果比m小，则插入到左堆。
4、.如果此时最小堆和最大堆的元素个数的差值&=2 ，则将m加入到元素个数少的堆中，然后从元素个数多的堆将根节点赋值到m，最后重建两个最大堆和最小堆，返回到3。
此时，如果想要知道当前的中位数，输出m即可。
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