机器学习求二维数组的中位数

在机器学习中，求二维数组的中位数通常需要先将数组展平成一维，因为中位数是对有序数据的中间值计算。如果你有一个二维列表（例如，list_of_lists = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]），你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，使用Python内置的`numpy`库或者普通的循环将二维数组转换为一维。对于`numpy`，可以这样做：

   import numpy as np
   flat_list = np.concatenate(list_of_lists)

如果没有`numpy`，则手动遍历并添加元素到新的列表里。

2. 然后对得到的一维列表进行排序：

   sorted_list = sorted(flat_list)

3. 计算中位数。如果数组长度是奇数，中位数就是排序后的列表正中间的元素；如果是偶数，中位数则是中间两个数的平均值：
- 奇数情况下的中位数：

     if len(sorted_list) % 2 != 0:
         median = sorted_list[len(sorted_list) // 2]

- 偶数情况下的中位数：

     else:
         mid_index = len(sorted_list) // 2
         median = (sorted_list[mid_index - 1] + sorted_list[mid_index]) / 2

4. 最终得到的就是二维数组的中位数了。