Python statistics.median_grouped() 方法
实例
计算分组连续数据的中位数:
# Import statistics Library
import statistics
# 计算分组连续数据的中位数
print(statistics.median_grouped([1, 2, 3, 4]))
print(statistics.median_grouped([1, 2, 3, 4, 5]))
print(statistics.median_grouped([1, 2, 3, 4], 2))
print(statistics.median_grouped([1, 2, 3, 4], 3))
print(statistics.median_grouped([1, 2, 3, 4], 5))
亲自试一试 »
定义和用法
statistics.median_grouped() 方法计算分组连续数据的中位数，计算为第 50 个百分位数。
此方法将数据点视为连续数据，并通过首先使用指定的 interval 宽度（默认为 1）找到中值范围，然后使用 数据集中的值在该范围内的位置。
提示:分组中位数的数学公式为:GMedian = L + interval * (N / 2 - CF) / F。
- L = 中值区间的下限
- interval = 间隔宽度
- N = 数据点总数
- CF = 低于中值区间的数据点数
- F = 中值区间内的数据点数
语法
statistics.median_grouped(data, interval)
参数值
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| data | 必需。要使用的数据值（可以是任何序列、列表或迭代器） |
| interval | 可选。班级间隔。 默认值为 1 |
注释:如果 data 为空，则返回 StatisticsError。
技术细节
| 返回值: | 一个float值，代表分组连续数据的中位数，计算为第50个百分位数 |
|---|---|
| Python 版本: | 3.4 |
