場合によっては、数値のリストから特定の特性を持ついくつかの数値を取得する必要があります。たとえば、最大数、最小数、最も多く出現する数、中央値などです。現時点では、目的を達成するためにいくつかの特定の関数を使用する必要があります。
1. 数値リストの最大値、最小値、平均値を求める
lst = [1, 3, 3, 4, 5]
max_num = max(lst)
min_mim = min(lst)統計の組み込み関数を使用して平均を見つけたい場合
from statistics import *
lst = [1, 3, 3, 4, 5]
print(average(lst)) 2. 数字のリストで最も多く出現する数字を見つけます。
数字のリストには多くの数字が繰り返されていますが、これらの数字のうち最も多く出現する数字を見つけるにはどうすればよいでしょうか? 2 つの方法を以下に説明します
最初の方法: 重複排除には set を使用し、最大値を取得するには max を使用し、要素数を取得するにはキー値を使用します。コードは次のとおりです。
lst = [1, 3, 3, 4, 5]
print(max(set(ls),key=ls.count))2 番目: 統計でモードを使用する
from statistics import *
lst = [1, 3, 3, 4, 5]
print(mode(lst))3. リスト内の最大または最小の 3 つの数字を見つけます。
現時点では、heapq モジュールを使用する必要があります。Python の heapq モジュールは主に優先キューを実装するために使用されますが、数値データのリストを並べ替えるのにも使用できます。heap は非常に効率的で興味深いデータ構造であり、並べ替え、最小/最大 N 数値の検索、その他のシナリオでよく使用されます。詳細については、以前の記事を参照してください。
コードサンプルは次のとおりです。
import heapq
lst = [1, 3, 3, 4, 5]
largest = heapq.nlargest(3, lst) # 求列表中最大的三个数
smallest = heapq.nsmallest(3, lst) # 求列表中最小的三个数
print(largest)4. リストから中央値を見つけます
引き続き Python の組み込み統計モジュールを使用し、今回は中央値を使用します。中央値も、median_low と median_high の 2 つの状況に分割されます。
from statistics import *
lst = [1, 3, 3, 4, 5]
print(median(lst)) # 样本偶数个时，取中间两个数的平均数
print(median_low(lst)) # 样本偶数个时，取中间两个较小的那个数
print(median_high(lst)) # 样本偶数个时，取中间两个较大的那个数5. 放課後の振り返り
- 今日は、Dong Fuguo 氏の Python チュートリアルを読んで統計の使用法について学び、それから前回の開発を要約し、最後にこのリストから数値を取得する方法について詳しく記事を書きました。
- インターネット上には比較的情報が散在しており、まだまだ本から得られる知識が多いので、志胡さんから勧められた本や出版社のサンプル本などをもっと読んでみようと思いました。