一些代码：
def median(numbers):
'''Return the median of the list of numbers.'''
# Sort the list of numbers and take the middle element.
n = len(numbers)
copy = numbers[:] # So that "numbers" keeps its original order
copy.sort()
if n & 1: # There is an odd number of elements
return copy[n / 2]
else:
return (copy[n / 2 - 1] + copy[n / 2]) / 2
'''Return the median of the list of numbers.'''
# Sort the list of numbers and take the middle element.
n = len(numbers)
copy = numbers[:] # So that "numbers" keeps its original order
copy.sort()
if n & 1: # There is an odd number of elements
return copy[n / 2]
else:
return (copy[n / 2 - 1] + copy[n / 2]) / 2
def mode(numbers):
'''Return the mode of the list of numbers.'''
#Find the value that occurs the most frequently in a data set
freq={}
for i in range(len(numbers)):
try:
freq[numbers[i]] += 1
except KeyError:
freq[numbers[i]] = 1
max = 0
mode = None
for k, v in freq.iteritems():
if v > max:
max = v
mode = k
return mode
同样的事用python stats module也可以做，对应的函数就是stats.median()和stats.mode()，但是我用stats.median()结果很奇怪，输入是一堆整数的list，结果median是小数。。希望高手告诉我这是为啥。。stats.mode返回一个list，第一个元素是众数的频度，第二个元素是所有众数的list（因为未必唯一），而上面的代码仅返回其中一个众数，当然简单改进一下就和stats.mode()完全一样啦
Reference:
http://mail.python.org/pipermail/python-list/2004-December/294990.html
(还没人喜欢）
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4条留言 跳到评论框
看看原始的stats的code，他先做了一个histogram然后用一个median公式算得median.我估计是因为在公式里他加了float，所以有了floating point error. 我做了一个小的simulation,R里面就没有这个问题，因为R是通过sorting来找到median.估计是histogram比sorting快，所以stats采用了histogram的方法。
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以前看到求median的算法是o(nlogn)，和quick sort的平均复杂度一样，没必要通过histogram来算啊。
这么说来这个是stats module的问题？我还以为是我自己的问题-,-
我去stats里面没有找到median()函数，汗。。
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应该说是python浮点计算的问题，我刚在newsmth.net上看到一群人讨论python的浮点计算，有人所python的浮点计算是所有语言里(Java,C++,fortran)，里最差的，被人狂拍，结果还都没拍到点子上。python一来就不是作浮点计算而设计的，还是用R方便。scipy存在了这么久，也没看到特别多的应用。
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是啊，sigh..
好像scipy里连lowess都没有
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