Python statistics.median_grouped() 方法
示例
计算分组连续数据的中位数
# 导入 statistics 库
import statistics
# 计算分组连续数据的中位数
print(statistics.median_grouped([1, 2, 3, 4]))
print(statistics.median_grouped([1, 2, 3, 4, 5]))
print(statistics.median_grouped([1, 2, 3, 4], 2))
print(statistics.median_grouped([1, 2, 3, 4], 3))
print(statistics.median_grouped([1, 2, 3, 4], 5))
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定义和用法
The statistics.median_grouped() 方法计算分组连续数据的 中位数，计算方法是 50th 百分位数。
此方法将数据点视为连续数据，并通过首先使用指定的间隔宽度（默认值为 1）找到中位数范围，然后使用落在该范围内的数据集中的值的位置在该范围内进行插值来计算 50% 百分位数中位数。
提示：分组中位数的数学公式为：GMedian = L + interval * (N / 2 - CF) / F。
- L = 中位数区间的下限
- interval = 区间宽度
- N = 数据点的总数
- CF = 中位数区间以下的数据点数量
- F = 中位数区间内的数据点数量
语法
statistics.median_grouped(data, interval)
参数值
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| data | 必需。要使用的數據值（可以是任何序列、列表或迭代器） |
| interval | 可选。类间隔。默认值为 1 |
注意：如果data为空，则返回 StatisticsError。
技术细节
| 返回值 | 一个float值，表示分组连续数据的中位数，计算为第 50 个百分位数 |
|---|---|
| Python 版本 | 3.4 |
