常用的方法是使用均值（mean 或

average）， 即用數(shù)據(jù)和除以數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)：

# 如果沒有從__future__導(dǎo)入division，那就是不對(duì)的

def mean(x):
return sum(x) / len(x)
mean(num_friends) # 7.333333

如果你有兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，均值就意味著兩點(diǎn)的中間點(diǎn)。隨著數(shù)據(jù)集中點(diǎn)數(shù)的增加，均值點(diǎn)會(huì)

移動(dòng)，但它始終取決于每個(gè)點(diǎn)的取值。

我們常常也會(huì)用到中位數(shù)（median），它是指數(shù)據(jù)中間點(diǎn)的值（如果數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)是奇

數(shù)）， 或者中間兩個(gè)點(diǎn)的平均值（如果數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)是偶數(shù)）。

例如，如果在排序向量 x 上有五個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，那么中位數(shù)就是 x[5 // 2] 或 x[2]。如果有六

個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，則中位數(shù)是 x[2]（第三個(gè)點(diǎn)）與 x[3]（第四個(gè)點(diǎn)）的平均數(shù)。

注意——和均值不同——中位數(shù)并不依賴于每一個(gè)數(shù)據(jù)的值。例如，即便數(shù)據(jù)集中最大的

點(diǎn)變得更大（或最小的點(diǎn)變得更?。?中間的數(shù)據(jù)點(diǎn)都不會(huì)變，意味著中位數(shù)也不會(huì)變。

median 函數(shù)很可能比你想象的更復(fù)雜一些，主要是因?yàn)閿?shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)奇偶性的不同：
def median(v):
"""finds the 'middle-most' value of v"""
n = len(v)
sorted_v = sorted(v)
midpoint = n // 2
if n % 2 == 1:
# 如果是奇數(shù)，返回中間值
return sorted_v[midpoint]
else:
# 如果是偶數(shù)，返回中間兩個(gè)值的均值
lo = midpoint - 1
hi = midpoint
return (sorted_v[lo] + sorted_v[hi]) / 2
median(num_friends) # 6.0