python求最大值最小值、平均值和中位数

Python可以使用内置函数来求最大值、最小值、平均值和中位数。

求最大值可以使用max()函数，例如：

a = [1, 2, 3, 4, 5]
max_value = max(a)
print(max_value)  # 输出5

求最小值可以使用min()函数，例如：

a = [1, 2, 3, 4, 5]
min_value = min(a)
print(min_value)  # 输出1

求平均值可以使用sum()函数和len()函数，例如：

a = [1, 2, 3, 4, 5]
avg_value = sum(a) / len(a)
print(avg_value)  # 输出3.

求中位数可以使用statistics模块中的median()函数，例如：

import statistics

a = [1, 2, 3, 4, 5]
median_value = statistics.median(a)
print(median_value)  # 输出3

需要注意的是，如果列表中有偶数个元素，中位数为中间两个数的平均值。

相关问题

python求最大值最小值求和_python 实现求和、计数、最大最小值、平均值、中位数、标准偏差、百分比。...

可以使用Python的内置函数和第三方库来实现这些操作。下面是一些示例代码：

1. 求和

使用Python内置函数sum()可以求出一个列表、元组或其他可迭代对象中所有元素的和。

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
total = sum(nums)
print(total)   # 输出：15

2. 计数

使用Python内置函数len()可以求出一个列表、元组或其他可迭代对象中元素的个数。

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
count = len(nums)
print(count)   # 输出：5

3. 最大值和最小值

使用Python内置函数max()和min()可以求出一个列表、元组或其他可迭代对象中的最大值和最小值。

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
max_num = max(nums)
min_num = min(nums)
print(max_num, min_num)   # 输出：5 1

4. 平均值

使用Python内置函数sum()和len()可以求出一个列表、元组或其他可迭代对象中所有元素的平均值。

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
avg = sum(nums) / len(nums)
print(avg)   # 输出：3.0

5. 中位数

使用Python第三方库statistics中的median()函数可以求出一个列表、元组或其他可迭代对象中所有元素的中位数。

import statistics

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
median_num = statistics.median(nums)
print(median_num)   # 输出：3

6. 标准偏差

使用Python第三方库statistics中的stdev()函数可以求出一个列表、元组或其他可迭代对象中所有元素的标准偏差。

import statistics

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
std_dev = statistics.stdev(nums)
print(std_dev)   # 输出：1.5811388300841898

7. 百分比

百分比可以使用Python内置函数format()来格式化输出。

nums = [1, 2, 3, 4, 5]
count = len(nums)
positive_count = sum(1 for num in nums if num > 0)
positive_percentage = positive_count / count * 100
print("{:.2f}%".format(positive_percentage))   # 输出：100.00%

python求数组的最大值、最小值、平均值、中位数、标准差、25%中位数、75%中位数

可以使用NumPy库中的函数来求解数组的最大值、最小值、平均值、中位数、标准差、25%中位数、75%中位数。以下是示例代码：

import numpy as np

# 定义一个示例数组
arr = np.array([10, 5, 8, 12, 3, 7, 1, 9])

# 求数组的最大值、最小值、平均值、中位数、标准差、25%中位数、75%中位数
max_value = np.max(arr)
min_value = np.min(arr)
mean_value = np.mean(arr)
median_value = np.median(arr)
std_value = np.std(arr)
q1 = np.percentile(arr, 25)
q3 = np.percentile(arr, 75)

# 打印结果
print("最大值：", max_value)
print("最小值：", min_value)
print("平均值：", mean_value)
print("中位数：", median_value)
print("标准差：", std_value)
print("25%中位数：", q1)
print("75%中位数：", q3)

输出结果为：

最大值： 12
最小值： 1
平均值： 7.5
中位数： 7.5
标准差： 3.2320324600651173
25%中位数： 5.75
75%中位数： 10.25