python技巧之求众数篇

最佳方法：
　　采用取反的方式来求中位数，排序后结果为l=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],长度为10，half=10//2=5,x[5]为列表的第六位数，5的取反数为-6,x[-6]实际上是对列表进行反向查找，为列表中的第五位数，长度为偶数10时中值5+6/2=5.5。

当结果为l=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]时，长度为9，half=9//2=4,x[4]为列表的第五位数，4取反为-5，x[-5]在列表中是正向反向查找中的第五位数，所以x[4]==x[-5],中位数就为x[4]或者x[-5]。

复制代码
def median(data):
data.sort()
half = len(data) // 2
return (data[half] + data[~half])/2

l = [1,2,3,7,5,6,4,9,8,10]
if name == ‘main’:
print(median(l))

还可以用numpy库来完成这一操作
python] view plain copy

nums = [1,2,3,4]

求均值和中位数均可以使用numpy库的方法：
[python] view plain copy

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：

[python] view plain copy

import numpy as np

counts = np.bincount(nums)
#返回众数
np.argmax(counts)
其中np.bincount方法返回了一个长度为nums最大值的列表，列表中的每个值代表其索引位数值出现在nums中的次数，例如

返回[2,1,0]，代表0在nums中出现2次，而1在nums中出现1次，3在nums中没有出现。

然后再使用np.argmax就能得到众数啦。但是，由于索引值是从0开始的，所以这种求众数的方法只能用在非负数据集。

求众数方法二——直接利用scipy下stats模块【推荐】：
[python] view plain copy

from scipy import stats

stats.mode(nums)[0][0]