Расширение текущего кода для включения как медианы, так и режима

Question

У меня есть эта строка кода, которую я использовал для одного назначения, но я не могу понять, как добавить медиану и режим в код, чтобы он мог работать без ошибок.

def main():
    filename = input('File name: ')
    num=0
    try:

        infile = open(filename, 'r')
        count = 0
        total = 0.0
        average = 0.0
        maximum = 0
        minimum = 0
        range1 = 0

        for line in infile:
            num = int(line)
            count = count + 1
            total = total + num

            if count == 1:
                maximum = num
                minimum = num
            else:
                if num > maximum:
                    maximum = num
                if num < minimum:
                minimum = num

    if count > 0:
        average = total / count
        range1 = maximum - minimum

Answer 1

Я прыгну и покажу вам код. Это очень простое и довольно питонное решение.

Решение

import statistics


def open_file(filename):
    try:
        return open(filename, 'r')
    except OSError as e:
        print(e)
        return None


def main():
    # Read file. Note that we are trusting the user input here without sanitizing.
    fd = open_file(input('File name: '))

    if fd is None:  # Ensure we have a file descriptor
        return

    data = fd.read()  # Read whole file
    if data == '':
        print("No data in file")
        return
    lines = data.split('\n')  # Split the data into a list of strings

    # We need to convert the list of strings to a list of integers
    # I don't know a pythonic way of doing this.
    for number, item in enumerate(lines):
        lines[number] = int(item)

    total_lines = len(lines)
    total_sum = sum(lines)
    maximum = max(lines)
    minimum = min(lines)

    # Here is the python magic, no need to reinvent the wheel!
    mean = statistics.mean(lines)  # mean == average
    median = statistics.median(lines)
    mode = "No mode!"
    try:
        mode = statistics.mode(lines)
    except statistics.StatisticsError as ec:
        pass  # No mode, due to having the same quantity of 2 or more different values 

    print("Total lines: " + str(total_lines))
    print("Sum: " + str(total_sum))
    print("Max: " + str(maximum))
    print("Min: " + str(minimum))
    print("Mean: " + str(mean))
    print("Median: " + str(median))
    print("Mode: " + str(mode))


if __name__ == '__main__':
    main()

Объяснение

Как правило, в python можно предположить, что если вы хотите вычислить любое обычное значение с использованием хорошо известного алгоритма, для вас уже будет написана функция, которая сделает именно это. Не нужно изобретать велосипед!

Эти функции обычно не сложно найти в Интернете. Например, вы можете найти предложения, касающиеся библиотеки статистики, введя в Google python вычисление медианы

Хотя у вас есть решение, я настоятельно рекомендую просмотреть исходный код библиотеки статистики (размещен ниже) и выяснить, как эти функции работают для вас. Это поможет вам расти как разработчик и математик.

statistics.py

означает,

def mean(data):
    """Return the sample arithmetic mean of data.

    >>> mean([1, 2, 3, 4, 4])
    2.8

    >>> from fractions import Fraction as F
    >>> mean([F(3, 7), F(1, 21), F(5, 3), F(1, 3)])
    Fraction(13, 21)

    >>> from decimal import Decimal as D
    >>> mean([D("0.5"), D("0.75"), D("0.625"), D("0.375")])
    Decimal('0.5625')

    If ``data`` is empty, StatisticsError will be raised.
    """
    if iter(data) is data:
        data = list(data)
    n = len(data)
    if n < 1:
        raise StatisticsError('mean requires at least one data point')
    T, total, count = _sum(data)
    assert count == n
    return _convert(total/n, T)

средний * * тысячу двадцать-одна

def median(data):
    """Return the median (middle value) of numeric data.

    When the number of data points is odd, return the middle data point.
    When the number of data points is even, the median is interpolated by
    taking the average of the two middle values:

    >>> median([1, 3, 5])
    3
    >>> median([1, 3, 5, 7])
    4.0

    """
    data = sorted(data)
    n = len(data)
    if n == 0:
        raise StatisticsError("no median for empty data")
    if n%2 == 1:
        return data[n//2]
    else:
        i = n//2
        return (data[i - 1] + data[i])/2

режим

def mode(data):
    """Return the most common data point from discrete or nominal data.

    ``mode`` assumes discrete data, and returns a single value. This is the
    standard treatment of the mode as commonly taught in schools:

    >>> mode([1, 1, 2, 3, 3, 3, 3, 4])
    3

    This also works with nominal (non-numeric) data:

    >>> mode(["red", "blue", "blue", "red", "green", "red", "red"])
    'red'

    If there is not exactly one most common value, ``mode`` will raise
    StatisticsError.
    """
    # Generate a table of sorted (value, frequency) pairs.
    table = _counts(data)
    if len(table) == 1:
        return table[0][0]
    elif table:
        raise StatisticsError(
                'no unique mode; found %d equally common values' % len(table)
                )
    else:
        raise StatisticsError('no mode for empty data')