python平均数代码,python的中位数

　　1.引言在做数据分析的时候，我们经常需要使用统计学来更方便的了解数据的分布情况。但是，统计的计算方法有很多种。本文重点介绍三种常用的统计量，即均值、中值和众数。并尝试用一行Python代码实现其具体计算。

　　废话少说，我们开始吧！

　　2.算术平均算术平均，也叫平均值，定义比较简单。其计算公式为：算术平均值=所有数之和/总数用代码实现如下：

　　定义平均值(lis):

　　收益率和(lis)/len(lis)的算术平均值是我们日常生活中使用最广泛的统计量。实际例子如下：

　　lis=[1，2，3，4，5]

　　Print(mean(lis)) # 3 as (1 2 3 4 5)/53。中位数中位数是指数字列表中最中心的值。虽然很容易解释，但中位数比平均数更难计算。这是因为为了找到中位数，必须对列表中的数字进行排序。另外，一定要区分两种情况。如果列表中元素的数量是奇数，则中位数是列表中最中心的成员。但是，如果列表中有偶数个元素，则需要确定两个最中心数字的算术平均值。

　　使用的数学公式描述如下：

　　用如下代码实现：

　　与算术平均值相比，中位数受极值(很大或很小)的影响较小，例如：

　　lis=[4，1，3，2，10000]

　　打印(中值(lis)) # 3

　　#如果我们对lis排序，我们得到[1，2，3，4，10000]

　　#中间的数字是3，

　　#所以3是中间值

　　#算术平均值是2502.5(受极值影响)请注意，如果我们的列表长度位是偶数，将有2个中间数字。因此，中位数是2个中间数的平均值。

　　lis=[1，2，3，4，5，6]

　　打印(中位数(lis)) # 3.5as (3 4)/24。众数众数是在一组数据中出现频率最高的数字。代码实现如下：

　　定义模式(lis):

　　return (lis，key=lambda x: lis.count (x))模式的概念不仅适用于数值型数据，也适用于字符串等数据类型。我们的例子如下：

　　lis=[1，1，1，2，2，3]

　　打印(模式(lis)) # 1，因为它出现得最多

　　lis=[a ， a ， b ， b ， b ， c]

　　打印(模式(lis) # b ,因为它看起来最5。摘要本文重点介绍了数据统计中最常用的三种统计量，算术平均数、中位数和众数，并给出了它们相关概念的定义和具体的Python实现。

　　你丢了学业吗？

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