python怎麼計算列表中位數

Ⅰ python3 pandas 求數組（list、系列等）中值位於n%的位置的數。

按照你的要求編寫的取值的Python程序如下

#!/usr/bin/python3
df=[11,33,44,22,55,77,66,88,99,100]
new_df=sorted(df)
print(new_df)
n=90
print(new_df[int(len(new_df)*n/100+0.5)-1])

Ⅱ python用戶輸入若干個整數,按降序列印輸出在一行(使用空格間隔),並給出中位數

# coding=gbk
import numpy as np

inputStr = input("請輸入多個整數，以空格分隔：")
# 使用列表推導式將輸入的內容以空格分隔，如果有小數，則通過int函數變為整數
input_lists = [int(num) for num in inputStr.split(" ")]
# 通過sort方法，並使用參數reverse=True，來將列表的數據以降序排列
input_lists.sort(reverse=True)
# 由於通過",".join()連接的列表不能有整數元素，所以通過列表推導式將列表每個元素通過str轉為字元串後，再聯接為以逗號分隔的字元串
print(",".join([str(num) for num in input_lists]))

# 使用numpy的median函數來得到中位數
print(np.median(input_lists))

Ⅲ python求數組中位數，奇數偶數相加除以2得到整數

無論/兩邊是整型還是浮點型，python3都會將結果處理為整型，所以7/2結果是3。
如果希望保留小數，可以使用//（7//2這樣子）

Ⅳ 2 如何用Python進行數據計算

numpy計算平均數 標准差 相關系數等基本知識

NumPy 是python 語言的一個第三方庫，其支持大量高維度數組與矩陣運算。此外，NumPy 也針對數組運算提供大量的數學函數。

#導入Numpy庫，並命名為np

import numpy as np

#創建一維數組

a = np.array([1, 2, 3])

# NumPy可以很方便地創建連續數組，比如我使用arange或linspace函數進行創建：

b = np.arange(1,5,1) // 返回一個有終點和起點、固定步長的排列，如起點是1，終點是4，步長為1，即【1,2,3,4】，

c = np.linspace(1,9,5) 返回一個有終點和起點、元素個數的的排列，如起點是1，終點是9，元素個數為5,即【1,3,5,7,9】

#通過NumPy可以自由地創建等差數組，同時也可以進行加、減、乘、除、求n次方和取余數。

求和：np.sum(a)

求取平均值：np.mean(a)

求取中位數：np.median(a)

求取加權平均數：np.average(a)

求取方差：var() np.var(a)

求取最小值：np.amin(a)

求取最大值：np.amax(a)

將兩個數相加：np.add(x1, x2)

將兩個數相減：np.subtract(x1, x2)

將兩個數相乘：np.multiply(x1, x2)

將兩個數相除：np.divide(x1, x2)

立方：np.power(x1, x2)

除余：np.remainder(x1, x2)

相關系數計算：np.corrcoef(a1, a2) (a1、a2都是矩陣)

Ⅳ python 中如何計算列表中元素的個數

比如你可以這樣（用isinstance()函數來判斷類型）：
intCount = 0 #用來記錄列表中的int元素個數
listCount = 0 #記錄list元素個數
a = [1,'a',2,[1,2]]
for i in a: #遍歷a
if isinstance(i,int): #判斷i是不是int
intCount += 1
elif isinstance(i,list): #判斷i是不是list
listCount += 1
print(intCount,listCount)結果是2 1，也就是有2個int元素，1個list元素。這是一個思路，你可以根據需要添加判斷的類型，比如要統計float類型，就可以再加個elif isinstance(i,list)來進行統計。至於元素種類，對應的記錄是0，就說明沒有這個種類的元素，比如如果intCount是0,就說明列表中沒有int元素。