第一种方法最直接，直接使用Python的库collections里的方法Counter，直接统计所有元素出现的次数，返回最大次数的元素即可。
这个方法最简单，用哈希表记录每个数字出现的次数，最后看哪个数字次数超过一半就行了。
所谓众数，源于这样的一个题目：一个长度为len的数组，其中有个数出现的次数大于len/2，如何找出这个数。
给定一个大小为 n 的数组，找到其中的众数。众数是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
众数和中位数 📊 题目 📝 众数是指一组数据中出现次数多的数 📈 众数可以是多个 😄 中位数是指把一组数据从小到大排列，最中间的那个数， 如果这组数据的个数是奇数，那最中间那个就是中位数 如果这组数据的个数为偶数，那就把中间的两个数之和除以 2 就是中位数 📐 查找整型数组中元素的众数并组成一个新的数组 求新数组的中位数 🤔 输入 📥 输入一个一维整型数组，数组大小取值范围 0 < n < 1000 数组中每个元素取值范围， 0 < e < 1000 💻 输出 📤 输出众数组成的新数组的中位数 😊 题解地址
把众数的票数记为+1，非众数票数记为-1，如果众数出现的次数超过数组长度的一般，则一定会有所有的数字的票数和>0
1、什么是描述性统计？ 2、统计量 1）常用统计量 2）变量的类型 3）本文章使用的相关python库 3、频率与频数 1）频率与频数的概念 2）代码演示：计算鸢尾花数据集中每个类别的频数和频率 4、集中趋势 1）均值、中位数、众数概念 2）均值、中位数、众数三者的区别 3）不同分布下，均值、中位数、众数三者之间的关系 4）代码：计算鸢尾花数据集中花萼长度的均值、中位数、众数 5、集中趋势：分位数 1）分位数的概念 2）怎么求分位数？ 3）分位数是数组中的元素的情况 4）分位数不是数组中的元素的情况：使用分摊法求分位数 5）numpy中计算分位数的函数：quantile() 6）pandas中计算分位数的函数：describe() 6、离散程度 1）极差、方差、标准差的概念 2）极差、方差、标准差的作用 3）代码：计算鸢尾花数据集中花萼长度的极差、方差、标准差 7、分布形状：偏度和峰度 1）偏度 2）峰度
分治是一种将大问题分解成相同任务的小问题的方法，常见的分治思想之一就是归并排序(mergeSort)
描述性统计，就是从总体数据中提取变量的主要信息(总和、均值等)，从而从总体层面上，对数据进行统计性描述。
Python，是唯一一个，我会写的语言！而数据挖掘学习小组，也选了Python。好开心！
等价于众数的出现次数超过数组长度的一半，由于数组是有序的，那么一定有数组的中间位置就是众数，我们可以用二分查找找出众数在数组中出现位置的边界，从而计算出众数的出现次数。
在求众数集合的时候有一个技巧，因为题目中众数是可以有多个的，所以一般的方法需要遍历两遍才能求出众数的集合。
本方法是最简单易懂的方法，但是直接使用API来题解不能达到出题者的目的。因此还需要寻找更优解。
推论一： 若记众数的票数为+1，非众数的票数为-1,则一定有所有数字的票数和> 0。推论二： 若数组的前a个数字的票数和=0，则数组剩余(n-a)个数字的票数和一定仍> 0，即后(n- a)个数字的众数仍为x。
给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
这是求解众数的升级版： 【每日算法Day 90】5种方法：求解数组中出现次数超过一半的那个数[2]但是这题没有保证一定存在满足条件的数，不过不要紧。
使用Scipy库的interpolate模块实现拉格朗日插值 步骤如下： 1、确定非缺失值的索引 2、找出含有缺失值列的其他值 3、调用lagrange函数得出拉格朗日插值多项式的系数 4、输入缺失值所在索引，返回对应的插值
首先我们给出背景：给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数 大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。
给定一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？找出所有满足条件且不重复的三元组。
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
摩尔投票法（Boyer–Moore majority vote algorithm），也被称作「多数投票法」，算法解决的问题是：如何在任意多的候选人中（选票无序），选出获得票数最多的那个。
平均数（Mean），或均值是统计中的一个重要概念。是集中趋势的最常用测度值，目的是确定一组数据的均衡点。这里的平均数是指算术平均数，即一组数据的和除以这组数据的个数所得的平均值，也叫算术平均值。
多数投票问题，可以利用 Boyer-Moore Majority Vote Algorithm 来解决这个问题，使得时间复杂度为 O(N)。
给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口中的最大值。
函数应该返回这两个下标值 index1 和 index2，其中 index1 必须小于 index2。
Alice 有 n 枚糖，其中第 i 枚糖的类型为 candyType[i] 。Alice 注意到她的体重正在增长，所以前去拜访了一位医生。
该方法利用快排中 partition 操作查找中位数，即根据 partition 操作数的 index 判断是否为中位数，循环：若 index == len/2即为中位数，结束循环；index < len/2 时，中位数在 index 右边，将 begin = index+1，继续 partition；index > len/2 时，中位数在 index 左边，将 end = index-1，继续 partition，直到循环结束。根据中位数统计出现次数，判断是否为众数。
快速阅读 思维导图 常用统计量 python实现 思维导图 常用统计量 描述型统计学常用统计量与数学符号 python实现 1、基本统计量的python实现 #导入包 import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats import math """ Scipy是一个高级的科学计算库，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算， Scipy包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶
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翻译：黄念 校对：王方思 小编和大伙一样正在学习Python，在实际数据操作中，列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用，如果你对这些感兴趣，请看下文： ◆ ◆ ◆ 引言 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言——这合情合理。它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 在科学计算库中，我发现Pandas对数据科学操作最为有用。Pandas，加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法
我及其喜欢这个算法，代码简洁高效，只用了一遍遍历。不过它的核心思想我还没有参透，用这个代码一步步调试过，但是没有时间细细思考为什么这个算法可以得到正确答案，以后有时间了再来挖坟
最佳方法： 采用取反的方式来求中位数，排序后结果为l=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],长度为10，half=10//2=5,x[5]为列表的第六位数，5的取反数为-6,x[-6]实际上是对列表进行反向查找，为列表中的第五位数，长度为偶数10时中值5+6/2=5.5。
给定一个有相同值的二叉搜索树BST，找出BST中的所有众数（出现频率最高的元素）。
今天分享的题目来源于 LeetCode 上第 169 号问题：求众数（求数组中超过一半的数字）。题目难度为 Easy，目前通过率为 45.8% 。
你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。
事实上，当下标 i 可以被 n 整除时，那么有下标 n / i 也可以被 n 整除，因此我们只需要检查 [0, \sqrt(n)] 的范围。
1、平均数：所有数加在一起求平均 2、中位数：对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的 两个数值的平均数作为中位数。 3、众数：出现次数最多的那个数 4、加权平均数：加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。加权平均值的大小不仅取决于 总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡 轻重的作用，因此叫做权数。 因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算，所以又叫加权平均数。在日常生活中，人们常常 把“权数”理解为事物所占的“权重” x占a% y占b% z占c% n占m% 加权平均数=（ax+by+cz+mn）/(x+y+z+n)
a是数组名，所以指向数组首元素；p=a+8：a向右偏移8个字节，指向‘9’。p - 3也就是向左偏移3个字节，对于%s打印：遇到\0停止打印，打印出6789
它创建了两个数组，第二个数组下标为第一个数组的值，第二个数组的值为第二个数组对应的下标在第一个数组出现的次数，非常巧妙的方法
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
符合直觉的做法是利用额外的空间去记录每个元素出现的次数，并用一个单独的变量记录当前出现次数最多的元素。
我们对 0 到 255 之间的整数进行采样，并将结果存储在数组 count 中：count[k] 就是整数 k 的采样个数。
第一种情况: 采用贪心的方法求得最优解。因为修改后的元素可能是原序列中没有出现过的元素。如果修改的某一列的元素是原序列中没有出现过的元素，那么这种情况下一定可以用贪心的办法求出最优解，做法是将众数最小的一列中的每个数变成一个全新的，该列中没有出现的，使得每个周期内的元素的异或和为0的数。
作者介绍：Runsen目前大三下学期，专业化学工程与工艺，大学沉迷日语，Python， Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重，专业排名中下。.在大学60%的时间，都在CSDN。决定今天比昨天要更加努力。
描述性统计分析（Description Statistics）是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性统计分析分为集中趋势分析和离中趋势分析。
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