用python随机生成10个位于10-50之间的数字， 打印25以上与25以下平均数的差值

好的，我可以帮你解决这个问题。下面是生成随机数并计算平均差值的代码：

import random

# 生成10个随机数字
numbers = [random.randint(10, 50) for _ in range(10)]

# 计算25以下数字的平均值
below_25 = [num for num in numbers if num <= 25]
average_below_25 = sum(below_25) / len(below_25)

# 计算25以上数字的平均值
above_25 = [num for num in numbers if num > 25]
average_above_25 = sum(above_25) / len(above_25)

# 计算平均差值
difference = average_above_25 - average_below_25

print("平均差值：", difference)

运行代码会输出平均差值。希望能帮到你！如果有任何问题，请随时告诉我。

相关问题

随机生成50-100之间的10行6列的整数数据，输出显示； 2) 对上述数据分别进行水平方向的总和统计及垂直方向上平均值统计。 3）对上述数据进行水平方向上的最大值与最小值差值的统计。 4）统计以上数据中数值在90以上的比率

首先，我们可以使用numpy库来生成随机整数，并使用pandas库进行数据处理。这里是一个简单的步骤：

import numpy as np
import pandas as pd

# 生成随机整数数据
data = np.random.randint(50, 101, (10, 6))  # 生成10行6列，范围在50-100之间的整数

# 将数据转换为pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 打印原始数据
print("Original Data:")
print(df)

# 水平方向（列）的总和统计
column_sums = df.sum(axis=0)
print("\nColumn Sums:")
print(column_sums)

# 垂直方向（行）的平均值统计
row_averages = df.mean(axis=1)
print("\nRow Averages:")
print(row_averages)

# 水平方向上最大值与最小值差值的统计
column_range = df.max(axis=0) - df.min(axis=0)
print("\nColumn Range (Max-Min):")
print(column_range)

# 统计数值在90以上的比率
count_above_90 = len(df[df >= 90].sum())
ratio_above_90 = count_above_90 / df.size * 100
print("\nRatio of Values Above 90:")
print(ratio_above_90)

请注意，如果某列所有元素都在90以下，那么该列在计算比例时可能会出现除以零的情况，这时可以调整条件检查，比如检查大于等于90的非空元素个数。