给定一个递增数组a,求它的中位数. np.percentile(a,50) 中位数就是50%处的数字,也可以获得0%.100%处的数字,0%处的数字就是第一个数字,100%处的数字就是最后一个数字.1/(len(a)-1)*100处的数字就是第2个数字,2/(len(a)-1)*100处的数字就是第3个数字,以此类推. import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 6, 7, 11, 13]) for ind, v in enumerate(a): prin…

np.percentile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False, interpolation='linear', keepdims=False) 作用:找到一组数的分位数值,如四分位数等 函数参数说明: a : array,用来算分位数的对象,可以是多维的数组 q : 介于0-100的float,用来计算是几分位的参数,如四分之一位就是25,如要算两个位置的数就(25,75) axis : 坐标轴的方向,一维的就不用考虑了,多维的就用…

在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数,此处的百分位是从小到大排列,只需用np.percentile即可…… a = range(1,101) #求取a数列第90%分位的数值 np.percentile(a, 90) Out[5]: 90.10000000000001 a = range(101,1,-1) #百分位是从小到大排列 np.percentile(a, 90) Out[7]: 91.10000000000001 详看官方文档 numpy.percentile Parame…

295. Find Median from Data Stream&数据流中的中位数 295. Find Median from Data Stream https://leetcode.com/problems/find-median-from-data-stream/discuss/74062/Short-simple-JavaC%2B%2BPython-O(log-n)-%2B-O(1) 题目 Median is the middle value in an ordered integer…

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 = [1,2,3,7,5,6,4,9,8,10] print(huahua(l)) 最佳方法: 采用取反…

参考 https://blog.csdn.net/u011080472/article/details/51291089 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. 分析 获取中位数有多种方法,但是各种方法的时间效率不一.下面是多种方法的时间复杂度的比较:有图可以知道使用AVL二叉平衡树的方法和使用最大堆最小堆的方法是总的时间复杂度最优的.但是…

它主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征的比较 如何利用Python绘制箱型图 需要的import的包 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties import numpy as np import pandas as pd 该函数是绘制多箱型图,且数据长度不一致的情况,input_dict = {filename1:[a1,a2,...,an],file…

今天练习了一题: 数据流中位数 问题描述:数字是不断进入数组的,在每次添加一个新的数进入数组的同时返回当前新数组的中位数. 案例: 持续进入数组的数的列表为:[1, 2, 3, 4, 5],则返回[1, 1, 2, 2, 3] 持续进入数组的数的列表为:[4, 5, 1, 3, 2, 6, 0],则返回 [4, 4, 4, 3, 3, 3, 3] 持续进入数组的数的列表为:[2, 20, 100],则返回[2, 2, 20] 个人实现代码如下: main方法: public static voi…

首先需要数据源,这里随便写了一个: nums = [1,2,3,4] 求均值和中位数均可以使用numpy库的方法: import numpy as np #均值 np.mean(nums) #中位数 np.median(nums) 求众数方法一: 在numpy中没有直接的方法,但是也可以这样实现: import numpy as np#bincount():统计非负整数的个数,不能统计浮点数 counts = np.bincount(nums) #返回众数 np.argmax(counts) 求…

http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.percentile.html numpy.percentile(a, q, axis=None, out=None, overwrite_input=False, interpolation='linear', keepdims=False)[source]¶ Compute the qth percentile of the data along the specified a…