前言
中位數是一個可将數值集合劃分為相等的上下兩部分的一個數值。如果清單資料的個數是奇數，則清單中間那個資料就是清單資料的中位數；如果清單資料的個數是偶數，則清單中間那2個資料的算術平均值就是清單資料的中位數。在這個任務裡，你将得到一個含有自然數的非空數組(X)。你必須把它分成上下兩部分，找到中位數。
輸入: 一個作為數組的整數(int)清單(list)的。
輸出: 數組的中位數(int, float).
示例
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：中位數在機率論和統計學中得到應用，它偏态分布中有顯著的價值。例如:我們想從一組資料中知道人們的平均财富 -- 100人一個月收入100美元，10人一個月收入1,000,000美元。如果我們算平均值，得到的是91000美元。這是一個完全沒有向我們展示真實情況的奇怪的值。是以在這種情況下，中位數會給我們更有用的值和較好的描述。
前提:1 < len(data) ≤ 1000 all(0 ≤ x < 10 ** 6 for x in data)
普通方法：
對清單進行排序，針對清單長度是奇數還是偶數的不同情況，計算中位數。
def get_median(data):
data = sorted(data)
size = len(data)
if size % 2 == 0: # 判斷清單長度為偶數
median = (data[size//2]+data[size//2-1])/2
data[0] = median
if size % 2 == 1: # 判斷清單長度為奇數
median = data[(size-1)//2]
data[0] = median
return data[0]
最佳方法：
這個解決方法非常巧妙，它利用了取反數和為1的特性，通過清單負索引來獲得清單中位數。
對 return (data[half] + data[~half]) / 2的解釋：
排序後得到序列[1,2,3,4,5,6]，其清單長度為偶數，中位數由清單中間兩位元素3(索引為2),4(索引為3)決定。而元素4的負索引為-3，正好是索引2的取反數。
排序後得到序列[1,2,3,4,5]，其清單長度為奇數，中位數由清單中間元素3(索引為2，負索引為-3)決定。仍然符合代碼。
def get_median(data):
data.sort()
half = len(data) // 2
return (data[half] + data[~half]) / 2
總結
以上就是Python實作擷取清單的中位數的全部内容，希望本文的内容對大家學習python能有所幫助。
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