python怎么计算列表中位数

Ⅰ python3 pandas 求数组（list、系列等）中值位于n%的位置的数。

按照你的要求编写的取值的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用户输入若干个整数,按降序打印输出在一行(使用空格间隔),并给出中位数

# coding=gbk
import numpy as np

inputStr = input("请输入多个整数，以空格分隔：")
# 使用列表推导式将输入的内容以空格分隔，如果有小数，则通过int函数变为整数
input_lists = [int(num) for num in inputStr.split(" ")]
# 通过sort方法，并使用参数reverse=True，来将列表的数据以降序排列
input_lists.sort(reverse=True)
# 由于通过",".join()连接的列表不能有整数元素，所以通过列表推导式将列表每个元素通过str转为字符串后，再联接为以逗号分隔的字符串
print(",".join([str(num) for num in input_lists]))

# 使用numpy的median函数来得到中位数
print(np.median(input_lists))

Ⅲ python求数组中位数，奇数偶数相加除以2得到整数

无论/两边是整型还是浮点型，python3都会将结果处理为整型，所以7/2结果是3。
如果希望保留小数，可以使用//（7//2这样子）

Ⅳ 2 如何用Python进行数据计算

numpy计算平均数 标准差 相关系数等基本知识

NumPy 是python 语言的一个第三方库，其支持大量高维度数组与矩阵运算。此外，NumPy 也针对数组运算提供大量的数学函数。

#导入Numpy库，并命名为np

import numpy as np

#创建一维数组

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

# NumPy可以很方便地创建连续数组，比如我使用arange或linspace函数进行创建：

b = np.arange(1,5,1) // 返回一个有终点和起点、固定步长的排列，如起点是1，终点是4，步长为1，即【1,2,3,4】，

c = np.linspace(1,9,5) 返回一个有终点和起点、元素个数的的排列，如起点是1，终点是9，元素个数为5,即【1,3,5,7,9】

#通过NumPy可以自由地创建等差数组，同时也可以进行加、减、乘、除、求n次方和取余数。

求和：np.sum(a)

求取平均值：np.mean(a)

求取中位数：np.median(a)

求取加权平均数：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)

将两个数相加：np.add(x1, x2)

将两个数相减：np.subtract(x1, x2)

将两个数相乘：np.multiply(x1, x2)

将两个数相除：np.divide(x1, x2)

立方：np.power(x1, x2)

除余：np.remainder(x1, x2)

相关系数计算：np.corrcoef(a1, a2) (a1、a2都是矩阵)

Ⅳ python 中如何计算列表中元素的个数

比如你可以这样（用isinstance()函数来判断类型）：
intCount = 0 #用来记录列表中的int元素个数
listCount = 0 #记录list元素个数
a = [1,'a',2,[1,2]]
for i in a: #遍历a
if isinstance(i,int): #判断i是不是int
intCount += 1
elif isinstance(i,list): #判断i是不是list
listCount += 1
print(intCount,listCount)结果是2 1，也就是有2个int元素，1个list元素。这是一个思路，你可以根据需要添加判断的类型，比如要统计float类型，就可以再加个elif isinstance(i,list)来进行统计。至于元素种类，对应的记录是0，就说明没有这个种类的元素，比如如果intCount是0,就说明列表中没有int元素。