输出最接近平均值的元素,有多个元素与平均值的距离相同的话,输出排序靠前的原始值.
时间: 2024-06-09 21:05:06 浏览: 8
以下是一个 Python 代码实现,其中使用了 NumPy 库来计算平均值和数组元素与平均值的距离:
```python
import numpy as np
def closest_to_mean(arr):
# 计算平均值
mean = np.mean(arr)
# 计算每个元素与平均值的距离
distances = np.abs(arr - mean)
# 找到最小的距离
min_dist = np.min(distances)
# 找到所有距离最小的元素的索引
closest_idxs = np.where(distances == min_dist)[0]
# 找到排序最靠前的元素的索引
closest_idx = np.min(closest_idxs)
# 返回排序最靠前的元素
return arr[closest_idx]
```
你可以使用这个函数来查找数组中最接近平均值的元素。例如:
```python
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
closest = closest_to_mean(arr)
print(closest) # 输出 5
```
在这个例子中,数组的平均值是 5.5。元素 5 和 6 距离平均值最近,但是 5 在数组中的位置更靠前,因此函数返回 5。
相关问题
输入n个整数,每个数应空格分开。输出最接近平均值的元素,有多个元素与平均值的距离相同的话,输出排序靠前的原始值.
以下是一个Python的实现:
```python
n = int(input())
nums = list(map(int, input().split()))
avg = sum(nums) / n
closest = nums[0]
for num in nums:
if abs(num - avg) < abs(closest - avg):
closest = num
elif abs(num - avg) == abs(closest - avg):
closest = min(closest, num)
print(closest)
```
首先读入输入的整数个数和每个整数的值,然后计算它们的平均值。接着,我们遍历所有整数,找到与平均值距离最近的整数,如果有多个整数与平均值的距离相同,我们就选择排序靠前的整数。最后输出最接近平均值的整数。
一行中输入n个整数,输出最接近平均值的值,若有多个元素输出排序靠前的原始值Python
可以先计算平均值,然后遍历整个列表,记录与平均值差值最小的元素及其下标,最后输出该元素的值即可。
以下是示例代码:
```python
n = int(input()) # 输入整数个数
nums = list(map(int, input().split())) # 输入整数列表
mean = sum(nums) / n # 计算平均值
min_diff = float('inf') # 初始化差值最小值为正无穷大
result = nums[0] # 初始化最接近平均值的元素为第一个元素
for i in range(n):
diff = abs(nums[i] - mean) # 计算当前元素与平均值的差值
if diff < min_diff: # 如果差值比最小值还小,则更新最小值和结果
min_diff = diff
result = nums[i]
print(result) # 输出最接近平均值的元素值
```
注意,如果有多个元素与平均值差值相同,那么需要输出排序靠前的元素,因此我们可以在遍历整个列表时,记录第一个差值最小的元素即可。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)