median

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的發言中，我尋找一個年齡組的中值：18-24, 25-29, 30-34等。我有sheeet工資中的數據;第G列中的工資和第I列中的年齡。在輸出表中，我已經在B9:B58年齡段從B9年的18年到B58年的67年以「幫助」形成公式。我想這對於18-24歲（7歲間隔B9：B15）： =MEDIAN(IF((Wages!$I$1:$I$7000=B9:B15),Wages!$G$1:$G$7000))

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Python中的菜單列表

我對Python非常陌生，所以我提前致歉！我正在嘗試創建一個列表，用戶可以選擇添加數字，顯示平均數，顯示中位數，按順序打印列表，按相反順序打印列表或退出。我以爲我在正確的軌道上，但我不能讓它運行。誰能幫我？ def main(): myList = [ ] addOne(myList) choice = displayMenu() while choice

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n個元素列表中的中位數

我試圖確定一個n元素列表的中位數，我只是看不到我做錯了什麼。我有sorted(list)以便元素按正確的順序排列，但得到的中位數爲5.0而不是正確的4.5。我的代碼看起來像這樣。 def median(lista): median_even1 = 0 median_even2 = 0 median_sum = 0 median_average = 0

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尋找流動中位數

我必須要找到運行中位數按這樣的問題： https://www.hackerrank.com/challenges/ctci-find-the-running-median 我想實現兩個堆。存儲小於當前中值的元素的最小堆和存儲大於當前中值的項的最大堆。中位數不斷變化，並在這兩個堆中元素的個數之差不超過1 我的代碼然而，這不是被接受。但它已經通過了我能想到的測試案例。請只閱讀主函數和更新中值函數！

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numpy.median在屏蔽陣列上的意外行爲

我有一個問題，有關numpy.median（）在numpy.ma.masked_array（）創建的屏蔽陣列上的行爲。在我從調試自己的代碼的理解，numpy.median（）無法如預期那樣對蒙面陣列（見Using numpy.median on a masked array對這個問題的定義）答案提供的工作是：說明：如果我沒有記錯，np.median不支持子類，所以無法在np.ma.Maske

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查找最低，最高，平均和使用findKth

在該項目中平均分數，我的目標是... 使用findKth 的用戶必須輸入數字（輸入查找的最高，最低，平均和平均分數 - 1停止掃描儀），他們不知道有多少，如果他們排序但是，我看到一些問題試圖做到這一點。我所提供的findKth方法只需要一個int [] arr，並且我無法找到一種方法來初始化一個數組，以達到此項目所需的特定大小。有人可以建議一種方法來做到這一點？下面是我的測試方法和我的fi

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SQL：計算每個日期範圍的中位數

我正在使用SQL Server 2008並試圖計算每個日期範圍的中值。例如：有4個日期，每個日期有多個值（1/1/16，3/1/16，7/1/16，10/1/16），日期10的中間值/ 1/16將根據日期範圍1/1/16 - 7/1/16中的值計算。日期7/1/16的中間值將根據日期範圍1/1/16 - 3/1/16中的值計算。如果日期爲10/1/16，則10/1/16的值不應包含在中位數中

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從arraylist中獲取中位數的長度

我對Java很新，我想要一個計算，但它會一直出現錯誤。我試圖獲得添加到數組列表中的單詞的中位數長度。我找到代碼來做到這一點與陣列，但我似乎無法找到一個解決方案，這樣做與arraylist。這是我的代碼：（個體串字被通過一個文本字段添加） ArrayList<String> stringList = new ArrayList<>(); double wordLength; double

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MySQL中位數查詢，用於檢索每個分組標識的中位數

中位數查詢返回類似於以下內容的結果： Vendor_id |中位invoice_total 97 ............. | 418 我想中間查詢的結果類似於下面的AVG函數查詢： SELECT vendor_id, avg(invoice_total) FROM invoices GROUP BY vendor_id; 中位數查詢： SELECT t3.vendor_id, AVG(

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計算R rstats

中的預彙總數據（具有平均值和計數）的中位數如何才能對已經彙總的數據進行適當的median計算？說我有看起來像這樣的 > df <- data_frame(name = c("A","B","C","D"), count = c(1,3,5,2), avg = c(100,50,20,10)) > df # A tibble: 4 × 3 name count avg <c