python众数，平均数，中位数实现代码（包括字典的使用）

概述不使用numpy，用python实现判断一个列表中众数中位数和平均数题目：统计学家想要用一组函数巨酸一列数字的中位数和众数，中位数是将一个列表排序后出现在中间位置的数。众数是在列表中出现最频繁的数。在一个模块中定义这些函数。还要包含一个名为mean的函数，它计算一组数字的平 @H_419_4@不使用numpy，用python实现判断一个列表中众数中位数和平均数

@H_419_4@题目：
统计学家想要用一组函数巨酸一列数字的中位数和众数，中位数是将一个列表排序后出现在中间位置的数。众数是在列表中出现最频繁的数。在一个模块中定义这些函数。还要包含一个名为mean的函数，它计算一组数字的平均数。每个函数都接受数字的一个列表作为参数，并且返回一个单个的数字。

@H_419_4@思路：
定义一个类，然后分别写一个排序函数，计算平均数的函数，计算中位数的函数，计算众数的函数。

@H_419_4@排序：
用冒泡排序;

    def sorting(self, List=[]):        for i in range(len(List)):            for j in range(len(List) - 1 - i):                if List[j] > List[j + 1]:                    List[j], List[j + 1] = List[j + 1], List[j]        return List

@H_419_4@中位数：
当列表传入后初始化执行，排序函数，得到一个从小到大排序的列表，因此中位数是label处于中间的数值。列表的长度始终为整数，需要考虑奇偶的特性。

    def median(self,List = []):        n = len(List)        if (n% 2) == 0:            local = int(n/2)            # 除法后数据类型为float        else:            local = int((n+1)/2)        return List[local]

@H_419_4@平均数：
就列表全部加和，除以列表的长度

    def mean(self,List = []):        sum = 0        for i in range(len(List)):            sum += List[i]        means = sum/len(List)        return means

@H_419_4@众数：
不使用numpy的API实现找众数。
主要的思路是遍历列表中的元素，查每一个元素的出现次数，创造一个字典，字典内容分别是元素和元素对应出现的次数。
使用max函数查找value中最大的值。
但是可能列表中存在两个元素出现次数相同且都为最大的情况，这种情况下应该将几个元素都筛选出来，而直接使用max函数和对应的key-value查找只能查找出其中遍历过程中最先出现的内容。因此遍历字典找到每一个出现次数最多的元素。

    def mode(self,Lists = []):        dic = {}        k = 1        for i in range(len(Lists)):            for j in range(len(Lists)):                if Lists[j] == Lists[j-1]:                    k += 1                else:                    dic[Lists[j-1]] = k                    k = 1        value = max(dic.values())        max_List = []        for m, n in dic.items():  # 遍历字典一遍找对应的 key 值            print(m,n)            if n == value:                max_List.append(m)        return value,max_List

@H_419_4@全部代码

class Cal@R_301_6603@te(object):    def __init__(self,Lists = []):        self.sorting(Lists)    def sorting(self, List=[]):        for i in range(len(List)):            for j in range(len(List) - 1 - i):                if List[j] > List[j + 1]:                    List[j], List[j + 1] = List[j + 1], List[j]        return List    nums = 0    def median(self,List = []):        n = len(List)        if (n% 2) == 0:            local = int(n/2)        else:            local = int((n+1)/2)        return List[local]    def mean(self,List = []):        sum = 0        for i in range(len(List)):            sum += List[i]        means = sum/len(List)        return means    def mode(self,Lists = []):        dic = {}        k = 1        for i in range(len(Lists)):            for j in range(len(Lists)):                if Lists[j] == Lists[j-1]:                    k += 1                else:                    dic[Lists[j-1]] = k                    k = 1        print(dic)        value = max(dic.values())        max_List = []        for m, n in dic.items():  # 遍历字典一遍找对应的 key 值            print(m,n)            if n == value:                max_List.append(m)        return value,max_List

@H_419_4@测试代码1：

s = Cal@R_301_6603@te()Lists = [0,1,2,5,6,9,7,8,6,3,1,1,4,2,2,7,8,9,5,6,8,6,4,9,9,9,9,9,6,6,6]new_List = s.sorting(Lists)print(new_List)means = s.mean(Lists)print(means)medians = s.median(Lists)print(medians)modes = s.mode(Lists)print(modes)

@H_419_4@结果1：

[0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9]5.5806451612903236(7, [9, 6])

@H_419_4@测试代码2：

s = Cal@R_301_6603@te()Lists = [1,5,6,8,8,8,7,7,7,9,9,9,4,4,0,0,5,5,4]new_List = s.sorting(Lists)print(new_List)means = s.mean(Lists)print(means)medians = s.median(Lists)print(medians)modes = s.mode(Lists)print(modes)

@H_419_4@结果2：

[0, 0, 1, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 9, 9, 9]5.5789473684210527(3, [9, 4, 5, 7, 8])

总结

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