Fonction médiane python

«En ce qui concerne l'analyse des données statistiques, Python est une langue très appréciée. La méthode médiane () du package statistique sera utilisée pour déterminer la valeur médiane d'une liste non ordonnée. Le fait que l'ensemble de données n'aura pas besoin d'être organisé avant d'être fourni comme argument à la méthode médiane () est le principal avantage de la fonction. La médiane est le nombre qui divise un ensemble de données ou de probabilités conditionnelles en deux moitiés.

La valeur médiane a un avantage considérable sur la moyenne car elle est moins influencée par des chiffres incroyablement plus grands ou plus petits. Peut-être que la valeur médiane est présente dans l'ensemble donné, ou il ne s'écartera pas substantiellement de l'ensemble de données. Le nombre central dans un ensemble de données étrange est l'élément médian. La moyenne des deux éléments moyens détermine le nombre médian pour toute collection d'objets uniformes. Nous discuterons de la façon d'obtenir la valeur médiane de Python."

Exemple n ° 1

Examinons comment nous utiliserons une méthode intégrée dans Python pour déterminer la valeur médiane. Il y a eu un ensemble de statistiques dans Python. Ce package offre une analyse statistique et prédictive pertinente liée aux techniques quantitatives. La méthode médiane () est l'une des techniques notables de ce package. Ce paramètre définit la médiane d'un ensemble de données particulier, comme son nom indiquerait. Tout d'abord, nous devons intégrer le cadre statistique dans le programme. Voici une instance de la façon de déterminer la valeur médiane d'une séquence de nombres donnée.

Statistiques d'importation
d_1 = [3, -21, 13, 76, 97, 54, 57, -31]
Print ("La médiane peut être considérée comme:% s"
% (statistiques.médian (d_1)))

Tout d'abord, nous allons importer les statistiques de fichiers d'en-tête requises. Ce module traite des fonctionnalités mathématiques. Dans la ligne suivante, une variable nommée «D_1» sera déclarée. Dans cette variable, nous définirons 8 valeurs. Ces valeurs contiennent des nombres positifs et négatifs. Nous voulons acquérir la médiane de ces valeurs. Pour résilier le code, nous avons appelé la méthode print () pour afficher la valeur médiane. Pour découvrir la valeur médiane, nous utiliserons la méthode médiane () intégrée de la bibliothèque statistique.

Exemple n ° 2

Dans Python, nous pouvons utiliser la fonction médiane () pour déterminer la valeur médiane de la liste. Les valeurs de la liste n'ont donc pas besoin d'être dans une séquence spécifique, et la liste pourrait être une longueur. La méthode renverra la moyenne des deux entrées moyennes si la collection a même des éléments dans la liste. L'entier moyen des données statistiques est renvoyé par la méthode médiane (). Dans ce cas, nous verrons comment utiliser la méthode médiane () pour valider la valeur médiane de différents ensembles de données.

à partir de la médiane d'importation des statistiques
à partir des fractions d'importation de fraction comme FR
d_1 = (21, 23, 24, 45, 77, 99, 1)
d_2 = (1.4, 4.7, 4.0, 81.8)
d_3 = (fr (11, 21), FR (4, 82),
FR (12, 9), FR (6, 5))
d_4 = (-9, -7, -4, -2, -33)
d_5 = ​​(-2, -5, -9, -5, 1, 6, 8, 1)
print ("1ère médiane est% s"% (médiane (d_1))))
print ("2e médiane est% s"% (médiane (d_2))))
print ("3e médiane est% s"% (médian (d_3))))
print ("4e médiane est% s"% (médian (d_4))))
print ("5e médiane est% s"% (médian (d_5))))

Nous commençons le code en intégrant le package médian à partir du fichier d'en-tête statistique. De même, le module de fraction sera intégré en tant que FR. Nous définirons cinq listes contenant des valeurs différentes. La première liste est stockée dans une variable «d_1». Cette liste a sept nombres positifs. La deuxième liste se compose de certains nombres à virgule flottante. Ces valeurs sont conservées dans une variable «d_2». Ici, nous créerons une liste de valeurs fractionnaires.

Pour définir les nombres fractionnaires. Nous utilisons la méthode fr (). La quatrième liste est stockée dans la variable «D_4». Ici, nous spécifions l'ensemble de toutes les valeurs négatives. Pour stocker les éléments de la 5ème liste, nous déclarons une variable «D_5». Ce tuple a certaines valeurs de chiffres positifs et négatifs. Maintenant, nous voulons imprimer les valeurs médianes de tous les ensembles de données directement au-dessus. Nous appelons donc la méthode print () pour tous ces ensembles respectivement. Pour acquérir les valeurs médianes, nous appliquons la méthode médiane () aux ensembles de données.

Exemple n ° 3

Maintenant, si nous devons créer la méthode médiane à partir de zéro, c'est une méthode efficace. Mais en termes d'économie de temps, nous utiliserons une méthode intégrée pour les calculs mathématiques de base. Les utilisateurs doivent comprendre comment déterminer la médiane s'ils ont l'intention d'appliquer l'expression médiane.

def get_median (l):
ls_sorted = l.trier()
Si Len (l)% 8 != 0:
m11 = int ((len (l) +1) / 25 - 1)
Retour L [M11]
autre:
m_1 = int (len (l) / 2 - 1)
m_2 = int (len (l) / 2)
return (l [m_1] + l [m_2]) / 2
L = [13, 16, 94, 19, 21, 35, 3, 6]
imprimer (get_median (l))

Ici, nous définirons la fonction get_median () pour obtenir l'ensemble de données. Ensuite, nous trierons la liste de données requise. Cela peut être fait en utilisant la fonction tri (). Nous utiliserons la déclaration if-else. Dans cette déclaration, nous trouvons d'abord la longueur de l'ensemble de données en utilisant la méthode Len (). La durée de l'ensemble de données serait importante à trouver car elle montre si la liste définie sera étrange ou même en longueur.

Pour vérifier cela, nous utilisons le (!=) opérateur. Si les valeurs totales de la liste sont impaises, nous allons soustraire 1 alors que le numéro d'index commence à 0. De plus, nous spécifierons les éléments de la liste; Ces éléments seront stockés dans une variable «L». En fin de compte, nous appelons la méthode print () pour afficher la valeur médiane de la liste requise. Dans cette fonction, nous passons la fonction get_median () en tant que paramètre à cette fonction. En utilisant cette méthode, nous acquérons la valeur médiane de la liste.

Conclusion

Dans ce manuel, nous avons parlé de diverses méthodologies qui sont utilisées pour calculer la valeur médiane. La mesure de la pertinence d'un ensemble de données est sa valeur médiane. Chaque fois que le calcul moyen donne des résultats inexacts, il est utile. Emploie la méthode médiane () intégrée de Python qui est associée au progiciel des statistiques pour obtenir la médiane. La méthode sélectionne le point médian et le revient si la longueur de la liste est étrange. La méthode choisit les deux nombres moyens dans un ensemble égal, calcule la moyenne, puis présente le résultat. Dans ce guide, nous avons exécuté quelques exemples dans lesquels nous utilisons la méthode intégrée Median () pour obtenir la valeur médiane de la liste. Et dans l'un des cas, nous avons déterminé la valeur médiane de plusieurs ensembles de données.