파이썬에서 목록의 중간 값 찾기

파이썬에서 목록의 중앙값을 어떻게 구합니까? 목록은 크기가 다를 수 있으며 번호는 특정 순서로 보장되지 않습니다.

목록에 짝수 개의 요소가 포함되어 있으면 함수는 중간 두 개의 평균을 반환해야합니다.

다음은 몇 가지 예입니다 (표시 목적으로 정렬 됨).

median([1]) == 1
median([1, 1]) == 1
median([1, 1, 2, 4]) == 1.5
median([0, 2, 5, 6, 8, 9, 9]) == 6
median([0, 0, 0, 0, 4, 4, 6, 8]) == 2

해결법

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1.파이썬 3.4에는 statistics.median이 있습니다 :

파이썬 3.4에는 statistics.median이 있습니다 :

용법:

import statistics

items = [1, 2, 3, 6, 8]

statistics.median(items)
#>>> 3

유형에도 꽤주의해야합니다.

statistics.median(map(float, items))
#>>> 3.0

from decimal import Decimal
statistics.median(map(Decimal, items))
#>>> Decimal('3')

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2.파이썬 2.x :

파이썬 2.x :

numpy.median ()을 사용하여 한 줄짜리 함수를 만듭니다.

>>> from numpy import median
>>> median([1, -4, -1, -1, 1, -3])
-1.0

또는 함수를 작성하는 방법은 다음과 같습니다.

def median(lst):
    n = len(lst)
    if n < 1:
            return None
    if n % 2 == 1:
            return sorted(lst)[n//2]
    else:
            return sum(sorted(lst)[n//2-1:n//2+1])/2.0

>>> median([-5, -5, -3, -4, 0, -1])
-3.5

python-3.x의 경우 statistics.median을 사용하십시오.

>>> from statistics import median
>>> median([5, 2, 3, 8, 9, -2])
4.0

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3.sorted () 함수는이 작업에 매우 유용합니다. 정렬 된 함수 사용 목록을 정렬하려면 중간 값을 반환하거나 (또는 평균 두 중간 목록에 짝수 개의 요소가 포함 된 경우 값).

sorted () 함수는이 작업에 매우 유용합니다. 정렬 된 함수 사용 목록을 정렬하려면 중간 값을 반환하거나 (또는 평균 두 중간 목록에 짝수 개의 요소가 포함 된 경우 값).
```
def median(lst):
    sortedLst = sorted(lst)
    lstLen = len(lst)
    index = (lstLen - 1) // 2

    if (lstLen % 2):
        return sortedLst[index]
    else:
        return (sortedLst[index] + sortedLst[index + 1])/2.0
```
==============================
4.다음은 더 깨끗한 솔루션입니다.

다음은 더 깨끗한 솔루션입니다.
```
def median(lst):
    quotient, remainder = divmod(len(lst), 2)
    if remainder:
        return sorted(lst)[quotient]
    return sum(sorted(lst)[quotient - 1:quotient + 1]) / 2.
```
참고 : 의견이 의견에 제안을 포함하도록 변경되었습니다.
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5.보다 빠른 평균 실행 시간이 필요한 경우 quickselect 알고리즘을 사용해 볼 수 있습니다. Quickselect는 나쁜 (나쁜) 날에 O (n²)를 끝낼 수 있지만 평균 (그리고 최고) 케이스 성능 O (n)을가집니다.

보다 빠른 평균 실행 시간이 필요한 경우 quickselect 알고리즘을 사용해 볼 수 있습니다. Quickselect는 나쁜 (나쁜) 날에 O (n²)를 끝낼 수 있지만 평균 (그리고 최고) 케이스 성능 O (n)을가집니다.

다음은 무작위로 선택된 피벗을 사용한 구현입니다.
```
import random

def select_nth(n, items):
    pivot = random.choice(items)

    lesser = [item for item in items if item < pivot]
    if len(lesser) > n:
        return select_nth(n, lesser)
    n -= len(lesser)

    numequal = items.count(pivot)
    if numequal > n:
        return pivot
    n -= numequal

    greater = [item for item in items if item > pivot]
    return select_nth(n, greater)
```
당신은 trivially 중위를 찾을 수있는 방법으로 이것을 바꿀 수 있습니다 :
```
def median(items):
    if len(items) % 2:
        return select_nth(len(items)//2, items)

    else:
        left  = select_nth((len(items)-1) // 2, items)
        right = select_nth((len(items)+1) // 2, items)

        return (left + right) / 2
```
이것은 거의 최적화되지 않았지만 최적화 된 버전조차도 Tim Sort (CPython의 기본 제공 정렬)보다 성능이 우수 할 수는 없습니다. 나는 전에 해봤고 잃어 버렸다.
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6.list.sort를 사용하면 정렬 된 새 목록을 생성하지 않고 목록을 제 위치에 정렬 할 필요가 없습니다.

list.sort를 사용하면 정렬 된 새 목록을 생성하지 않고 목록을 제 위치에 정렬 할 필요가 없습니다.

또한 list를 변수 이름으로 사용해서는 안되며 python의 자체 목록을 숨길 수 있습니다.
```
def median(l):
    half = len(l) // 2
    l.sort()
    if not len(l) % 2:
        return (l[half - 1] + l[half]) / 2.0
    return l[half]
```

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7.

def median(array):
    """Calculate median of the given list.
    """
    # TODO: use statistics.median in Python 3
    array = sorted(array)
    half, odd = divmod(len(array), 2)
    if odd:
        return array[half]
    return (array[half - 1] + array[half]) / 2.0

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8.물론 빌드 기능을 사용할 수는 있지만 직접 만들려는 경우 이와 같은 작업을 수행 할 수 있습니다. 여기의 트릭은 ~ 연산자를 사용하여 양수를 음수로 바꿉니다. 예를 들어 ~ 2 -> -3이고 파이썬에서 for리스트를 사용하면 끝에서부터 항목이 계산됩니다. 따라서 중간 == 2이면 처음부터 세 번째 요소가 끝에서부터 세 번째 요소를 취합니다.

물론 빌드 기능을 사용할 수는 있지만 직접 만들려는 경우 이와 같은 작업을 수행 할 수 있습니다. 여기의 트릭은 ~ 연산자를 사용하여 양수를 음수로 바꿉니다. 예를 들어 ~ 2 -> -3이고 파이썬에서 for리스트를 사용하면 끝에서부터 항목이 계산됩니다. 따라서 중간 == 2이면 처음부터 세 번째 요소가 끝에서부터 세 번째 요소를 취합니다.
```
def median(data):
    data.sort()
    mid = len(data) // 2
    return (data[mid] + data[~mid]) / 2
```

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9.여기 내가 Codecademy에서이 연습을하는 동안 생각해 낸 점은 무엇입니까?

여기 내가 Codecademy에서이 연습을하는 동안 생각해 낸 점은 무엇입니까?

def median(data):
    new_list = sorted(data)
    if len(new_list)%2 > 0:
        return new_list[len(new_list)/2]
    elif len(new_list)%2 == 0:
        return (new_list[(len(new_list)/2)] + new_list[(len(new_list)/2)-1]) /2.0

print median([1,2,3,4,5,9])

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10.중앙값 함수

중앙값 함수

def median(midlist):
    midlist.sort()
    lens = len(midlist)
    if lens % 2 != 0: 
        midl = (lens / 2)
        res = midlist[midl]
    else:
        odd = (lens / 2) -1
        ev = (lens / 2) 
        res = float(midlist[odd] + midlist[ev]) / float(2)
    return res

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11.내 솔루션을 파이썬에서 median of median 알고리즘 구현에 게시했습니다.이 알고리즘은 sort ()를 사용하는 것보다 약간 빠릅니다. 내 솔루션은 열당 5 개의 숫자를 사용하는 속도 ~ 10N보다 빠른 5N의 속도로 열당 15 개의 숫자를 사용합니다. 최적의 속도는 ~ 4N이지만 잘못된 것일 수 있습니다.

내 솔루션을 파이썬에서 median of median 알고리즘 구현에 게시했습니다.이 알고리즘은 sort ()를 사용하는 것보다 약간 빠릅니다. 내 솔루션은 열당 5 개의 숫자를 사용하는 속도 ~ 10N보다 빠른 5N의 속도로 열당 15 개의 숫자를 사용합니다. 최적의 속도는 ~ 4N이지만 잘못된 것일 수 있습니다.

그의 의견에 Tom의 요청에 따라 참조 용으로 여기에 코드를 추가했습니다. 스피드에서 중요한 부분은 5 개 대신 15 개 숫자를 사용한다고 생각합니다.

#!/bin/pypy
#
# TH @stackoverflow, 2016-01-20, linear time "median of medians" algorithm
#
import sys, random


items_per_column = 15


def find_i_th_smallest( A, i ):
    t = len(A)
    if(t <= items_per_column):
        # if A is a small list with less than items_per_column items, then:
        #
        # 1. do sort on A
        # 2. find i-th smallest item of A
        #
        return sorted(A)[i]
    else:
        # 1. partition A into columns of k items each. k is odd, say 5.
        # 2. find the median of every column
        # 3. put all medians in a new list, say, B
        #
        B = [ find_i_th_smallest(k, (len(k) - 1)/2) for k in [A[j:(j + items_per_column)] for j in range(0,len(A),items_per_column)]]

        # 4. find M, the median of B
        #
        M = find_i_th_smallest(B, (len(B) - 1)/2)


        # 5. split A into 3 parts by M, { < M }, { == M }, and { > M }
        # 6. find which above set has A's i-th smallest, recursively.
        #
        P1 = [ j for j in A if j < M ]
        if(i < len(P1)):
            return find_i_th_smallest( P1, i)
        P3 = [ j for j in A if j > M ]
        L3 = len(P3)
        if(i < (t - L3)):
            return M
        return find_i_th_smallest( P3, i - (t - L3))


# How many numbers should be randomly generated for testing?
#
number_of_numbers = int(sys.argv[1])


# create a list of random positive integers
#
L = [ random.randint(0, number_of_numbers) for i in range(0, number_of_numbers) ]


# Show the original list
#
# print L


# This is for validation
#
# print sorted(L)[int((len(L) - 1)/2)]


# This is the result of the "median of medians" function.
# Its result should be the same as the above.
#
print find_i_th_smallest( L, (len(L) - 1) / 2)

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12.나는 수의리스트를위한 중간 값 함수를 다음과 같이 정의했다.

나는 수의리스트를위한 중간 값 함수를 다음과 같이 정의했다.
```
def median(numbers):
    return (sorted(numbers)[int(round((len(numbers) - 1) / 2.0))] + sorted(numbers)[int(round((len(numbers) - 1) // 2.0))]) / 2.0
```
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13.float 값 목록에 문제가있었습니다. 나는 python3 statistics.median에서 코드 스 니펫을 사용하여 끝내고 수입없이 float 값으로 완벽하게 작업하고 있습니다. 출처

float 값 목록에 문제가있었습니다. 나는 python3 statistics.median에서 코드 스 니펫을 사용하여 끝내고 수입없이 float 값으로 완벽하게 작업하고 있습니다. 출처
```
def calculateMedian(list):
    data = sorted(list)
    n = len(data)
    if n == 0:
        return None
    if n % 2 == 1:
        return data[n // 2]
    else:
        i = n // 2
        return (data[i - 1] + data[i]) / 2
```

==============================

14.

def midme(list1):

    list1.sort()
    if len(list1)%2>0:
            x = list1[int((len(list1)/2))]
    else:
            x = ((list1[int((len(list1)/2))-1])+(list1[int(((len(list1)/2)))]))/2
    return x


midme([4,5,1,7,2])

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15.npy로 numpy 가져 오기 데프 중앙값 (x) :

npy로 numpy 가져 오기 데프 중앙값 (x) :

if len(x)%2==0:
    x = sorted(x)
    num = round(len(x)/2)
    num2 = num-1
    middlenum = (x[num]+x[num2])/2
else:
    x = sorted(x)
    listlength = len(x) 
    num = round(listlength / 2)
    middlenum = x[num]
return middlenum

==============================

16.

def median(array):
    if len(array) < 1:
        return(None)
    if len(array) % 2 == 0:
        median = (array[len(array)//2-1: len(array)//2+1])
        return sum(median) / len(median)
    else:
        return(array[len(array)//2])

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17.중간 값 함수를 사용하지 않고 중간 값을 찾는 지루한 방법은 다음과 같습니다.

중간 값 함수를 사용하지 않고 중간 값을 찾는 지루한 방법은 다음과 같습니다.

def median(*arg):
    order(arg)
    numArg = len(arg)
    half = int(numArg/2)
    if numArg/2 ==half:
        print((arg[half-1]+arg[half])/2)
    else:
        print(int(arg[half]))

def order(tup):
    ordered = [tup[i] for i in range(len(tup))]
    test(ordered)
    while(test(ordered)):
        test(ordered)
    print(ordered)


def test(ordered):
    whileloop = 0 
    for i in range(len(ordered)-1):
        print(i)
        if (ordered[i]>ordered[i+1]):
            print(str(ordered[i]) + ' is greater than ' + str(ordered[i+1]))
            original = ordered[i+1]
            ordered[i+1]=ordered[i]
            ordered[i]=original
            whileloop = 1 #run the loop again if you had to switch values
    return whileloop

from https://stackoverflow.com/questions/24101524/finding-median-of-list-in-python by cc-by-sa and MIT license

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복붙노트

[PYTHON] 파이썬에서 목록의 중간 값 찾기

파이썬에서 목록의 중간 값 찾기

해결법

1.파이썬 3.4에는 statistics.median이 있습니다 :

2.파이썬 2.x :

3.sorted () 함수는이 작업에 매우 유용합니다. 정렬 된 함수 사용 목록을 정렬하려면 중간 값을 반환하거나 (또는 평균 두 중간 목록에 짝수 개의 요소가 포함 된 경우 값).

4.다음은 더 깨끗한 솔루션입니다.

5.보다 빠른 평균 실행 시간이 필요한 경우 quickselect 알고리즘을 사용해 볼 수 있습니다. Quickselect는 나쁜 (나쁜) 날에 O (n²)를 끝낼 수 있지만 평균 (그리고 최고) 케이스 성능 O (n)을가집니다.

6.list.sort를 사용하면 정렬 된 새 목록을 생성하지 않고 목록을 제 위치에 정렬 할 필요가 없습니다.

7.

9.여기 내가 Codecademy에서이 연습을하는 동안 생각해 낸 점은 무엇입니까?

10.중앙값 함수

12.나는 수의리스트를위한 중간 값 함수를 다음과 같이 정의했다.

13.float 값 목록에 문제가있었습니다. 나는 python3 statistics.median에서 코드 스 니펫을 사용하여 끝내고 수입없이 float 값으로 완벽하게 작업하고 있습니다. 출처

14.

15.npy로 numpy 가져 오기 데프 중앙값 (x) :

16.

17.중간 값 함수를 사용하지 않고 중간 값을 찾는 지루한 방법은 다음과 같습니다.

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파이썬에서 목록의 중간 값 찾기

해결법

1.파이썬 3.4에는 statistics.median이 있습니다 :

2.파이썬 2.x :

3.sorted () 함수는이 작업에 매우 유용합니다. 정렬 된 함수 사용 목록을 정렬하려면 중간 값을 반환하거나 (또는 ​​평균 두 중간 목록에 짝수 개의 요소가 포함 된 경우 값).

4.다음은 더 깨끗한 솔루션입니다.

5.보다 빠른 평균 실행 시간이 필요한 경우 quickselect 알고리즘을 사용해 볼 수 있습니다. Quickselect는 나쁜 (나쁜) 날에 O (n²)를 끝낼 수 있지만 평균 (그리고 최고) 케이스 성능 O (n)을가집니다.

6.list.sort를 사용하면 정렬 된 새 목록을 생성하지 않고 목록을 제 위치에 정렬 할 필요가 없습니다.

7.

9.여기 내가 Codecademy에서이 연습을하는 동안 생각해 낸 점은 무엇입니까?

10.중앙값 함수

12.나는 수의리스트를위한 중간 값 함수를 다음과 같이 정의했다.

13.float 값 목록에 문제가있었습니다. 나는 python3 statistics.median에서 코드 스 니펫을 사용하여 끝내고 수입없이 float 값으로 완벽하게 작업하고 있습니다. 출처

14.

15.npy로 numpy 가져 오기 데프 중앙값 (x) :

16.

17.중간 값 함수를 사용하지 않고 중간 값을 찾는 지루한 방법은 다음과 같습니다.

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