python众数，平均数，中位数实现代码（包括字典的使用）

本文主要是介绍python众数，平均数，中位数实现代码（包括字典的使用），对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

不使用numpy，用python实现判断一个列表中众数中位数和平均数

题目：
统计学家想要用一组函数巨酸一列数字的中位数和众数，中位数是将一个列表排序后出现在中间位置的数。众数是在列表中出现最频繁的数。在一个模块中定义这些函数。还要包含一个名为mean的函数，它计算一组数字的平均数。每个函数都接受数字的一个列表作为参数，并且返回一个单个的数字。

思路：
定义一个类，然后分别写一个排序函数，计算平均数的函数，计算中位数的函数，计算众数的函数。

排序：
用冒泡排序;

    def sorting(self, list=[]):
        for i in range(len(list)):
            for j in range(len(list) - 1 - i):
                if list[j] > list[j + 1]:
                    list[j], list[j + 1] = list[j + 1], list[j]
        return list

中位数：
当列表传入后初始化执行，排序函数，得到一个从小到大排序的列表，因此中位数是label处于中间的数值。列表的长度始终为整数，需要考虑奇偶的特性。

    def median(self,list = []):
        n = len(list)
        if (n% 2) == 0:
            local = int(n/2)
            # 除法后数据类型为float
        else:
            local = int((n+1)/2)
        return list[local]

平均数：
就列表全部加和，除以列表的长度

    def mean(self,list = []):
        sum = 0
        for i in range(len(list)):
            sum += list[i]
        means = sum/len(list)
        return means

众数：
不使用numpy的api实现找众数。
主要的思路是遍历列表中的元素，查每一个元素的出现次数，创造一个字典，字典内容分别是元素和元素对应出现的次数。
使用max函数查找value中最大的值。
但是可能列表中存在两个元素出现次数相同且都为最大的情况，这种情况下应该将几个元素都筛选出来，而直接使用max函数和对应的key-value查找只能查找出其中遍历过程中最先出现的内容。因此遍历字典找到每一个出现次数最多的元素。

    def mode(self,lists = []):
        dic = {}
        k = 1
        for i in range(len(lists)):
            for j in range(len(lists)):
                if lists[j] == lists[j-1]:
                    k += 1
                else:
                    dic[lists[j-1]] = k
                    k = 1
        value = max(dic.values())
        max_list = []
        for m, n in dic.items():  # 遍历字典一遍找对应的 key 值
            print(m,n)
            if n == value:
                max_list.append(m)
        return value,max_list

全部代码

class Calculate(object):
    def __init__(self,lists = []):
        self.sorting(lists)

    def sorting(self, list=[]):
        for i in range(len(list)):
            for j in range(len(list) - 1 - i):
                if list[j] > list[j + 1]:
                    list[j], list[j + 1] = list[j + 1], list[j]
        return list

    nums = 0
    def median(self,list = []):
        n = len(list)
        if (n% 2) == 0:
            local = int(n/2)
        else:
            local = int((n+1)/2)
        return list[local]

    def mean(self,list = []):
        sum = 0
        for i in range(len(list)):
            sum += list[i]
        means = sum/len(list)
        return means

    def mode(self,lists = []):
        dic = {}
        k = 1
        for i in range(len(lists)):
            for j in range(len(lists)):
                if lists[j] == lists[j-1]:
                    k += 1
                else:
                    dic[lists[j-1]] = k
                    k = 1
        print(dic)
        value = max(dic.values())
        max_list = []
        for m, n in dic.items():  # 遍历字典一遍找对应的 key 值
            print(m,n)
            if n == value:
                max_list.append(m)
        return value,max_list

测试代码1：

s = Calculate()
lists = [0,1,2,5,6,9,7,8,6,3,1,1,4,2,2,7,8,9,5,6,8,6,4,9,9,9,9,9,6,6,6]

new_list = s.sorting(lists)
print(new_list)
means = s.mean(lists)
print(means)
medians = s.median(lists)
print(medians)
modes = s.mode(lists)
print(modes)

结果1：

[0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 9, 9, 9, 9]
5.580645161290323
6
(7, [9, 6])

测试代码2：

s = Calculate()
lists = [1,5,6,8,8,8,7,7,7,9,9,9,4,4,0,0,5,5,4]

new_list = s.sorting(lists)
print(new_list)
means = s.mean(lists)
print(means)
medians = s.median(lists)
print(medians)
modes = s.mode(lists)
print(modes)

结果2：

[0, 0, 1, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 9, 9, 9]
5.578947368421052
7
(3, [9, 4, 5, 7, 8])

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