我们都知道怎么求平均数，即 ( a1+a2+……+an ) / n，这显然是很简单的。不过一般一些比赛中各个评分是要去掉最高分和最低分的，然后对剩下的得分求平均。现在需要你对输入的数去掉最高分和最低分后求平均分，并输出。

这道题目要求我们对输入的一组数去掉最高分和最低分，然后求剩下数的平均值并输出。具体做法是，先对输入的数进行排序，然后去掉最高分和最低分，再对剩下的数求和并除以剩余数的个数即可得到平均值。以下是示例代码：

n = int(input())  # 输入数的个数
nums = list(map(int, input().split()))  # 输入数的列表

nums.sort()  # 对数进行排序
sum = sum(nums[1:-1])  # 去掉最高分和最低分后求和
avg = sum / (n - 2)  # 求平均值

print(avg)  # 输出平均值

需要注意的是，由于去掉了最高分和最低分，所以剩余数的个数为 n-2。

相关问题

我们都知道怎么求平均数，即 ( a1+a2+……+an ) / n，这显然是很简单的。不过一般一些比赛中各个评分是要去掉最高分和最低分的，然后对剩下的得分求平均。现在需要你对输入的数去掉最高分和最低分

，然后求剩下数的平均值。

实现方法可以先对输入的数进行排序，然后去掉最高分和最低分，再求剩下数的平均值即可。具体实现可以使用数组来存储输入的数，然后使用快速排序等算法对数组进行排序，再去掉最高分和最低分，最后求剩下数的平均值。

matlab求多个矩阵的熵权

### 回答1：
熵权法是一种常用的权重分配方法，用于确定数据集中各指标的相对重要性。Matlab中可以使用熵权法求解多个矩阵的熵权。

首先，需要将多个矩阵归一化处理，使其符合熵权法的要求。然后，计算每个矩阵的信息熵，再计算每个指标的信息熵，最后通过信息熵和权重的关系式计算出每个指标的权重。

具体步骤如下：

1. 归一化处理多个矩阵，得到归一化后的矩阵X1，X2，…，Xn。

2. 计算每个矩阵的信息熵：先计算每个指标的信息熵，再将所有指标的信息熵加权平均，得到每个矩阵的信息熵。

3. 计算每个指标的信息熵：对每个指标进行计算，得到该指标的信息熵。

4. 计算每个指标的权重：根据信息熵和权重的关系式，求解每个指标的权重。

5. 求解归一化权重：将每个指标的权重归一化，得到最终的归一化权重。

6. 计算熵权向量：将归一化权重与归一化后的矩阵相乘，得到熵权向量。

最终，通过以上步骤可以得到多个矩阵的熵权向量，用于确定各指标的相对重要性。在Matlab中可以采用熵权法的相关函数进行计算，方便高效。

### 回答2：
熵权法是一种综合评价方法，它将各指标的信息量转换为权重，用于评价决策方案。在MATLAB中求多个矩阵的熵权，可以按以下步骤进行：

步骤1：输入各指标的矩阵

首先需要输入各指标的评价矩阵A1、A2、A3……An（假设有n个指标），在MATLAB中可以用矩阵表示，矩阵的行表示评价方案，列表示指标。

步骤2：计算熵值

将每个指标的矩阵归一化处理，得到矩阵B1、B2、B3……Bn。再计算每个评价指标的熵值，公式如下：

Ei=-(1/log(n))×∑(j=1~n) Bij×log(Bij)

其中n为指标数，Bij为第i个评价指标中第j个方案的归一化值。

步骤3：计算权重

用熵值计算每个指标的权重，公式如下：

Wi=(1-Ei)/(n-∑(j=1~n)(1-Ej))

其中Wi为第i个指标的权重，Ei为第i个指标的熵值。

步骤4：计算熵权

最后，将各指标的权重相加，得到熵权，公式如下：

Ci=Wi/∑(j=1~n)Wi

其中Ci为第i个评价指标的熵权，Wi为第i个指标的权重。

通过以上步骤，就可以在MATLAB中求多个矩阵的熵权了。

### 回答3：
熵权法是一种多属性决策分析方法，能够帮助我们对不同属性进行加权决策。 MATLAB中，我们可以通过求解多个矩阵的熵权实现这种分析方法。

求解过程通常可以分为以下几个步骤：

1. 对每个矩阵的每个属性求出其对应的信息熵；
2. 对每个矩阵的所有属性求和，得到每个矩阵的熵值；
3. 根据每个矩阵的熵值计算其权重系数；
4. 对所有矩阵的权重系数求和，得到最终权重系数；
5. 根据权重系数对每个属性进行加权计算。

具体实现时，我们可以使用 MATLAB提供的熵函数（entropy）和归一化函数（normalize）来完成熵权计算。例如，我们可以先利用entropy函数求解每个矩阵的熵值：

entropy_values = entropy(matrix);

然后通过normalize函数对维度方向进行归一化处理，得到每个矩阵的权重系数：

weights = normalize(entropy_values, 1);

最后将所有矩阵的权重系数相加，得到最终权重系数：

final_weights = sum(weights, 2);

利用这些权重系数，我们就可以对不同属性进行加权处理，进而得到最终的决策结果，从而帮助我们进行决策分析。