python中计算中位数的函数
    随着数据分析和机器学习的普及，计算中位数的需求越来越大。在 Python 中，我们可以使用内置函数和第三方库来计算中位数。下面将介绍三种方法来计算中位数：使用 statistics 模块、使用 numpy 库和自定义函数。
    一、使用 statistics 模块
    Python 中提供了 statistics 模块来计算中位数。它适用于快捷，小数据集的计算。statistics 模块包括 mean()、median()、mode()、stdev()、variance() 等函数，其中要计算中位数，我们可以使用 median() 函数。以下是示例代码：
    ```python
import statistics
    data = [1, 3, 4, 6, 8, 9, 10]
median = dian(data)
print(median)
```
    上述代码的输出结果为：
    ```
6
```
   
二、使用 numpy 库
    如果需要计算大数据集的中位数，我们可以使用 numpy 库。numpy 是 Python 中进行科学计算的重要库，提供了多维数组的功能。使用 numpy 库计算中位数的步骤与 statistics 模块一样，只需要使用 median() 函数。以下是示例代码：
    ```python
import numpy as np
    data = np.array([1, 3, 4, 6, 8, 9, 10])
median = np.median(data)
print(median)
numpy库统计函数```
    通过 numpy 计算中位数可以得到的优势不仅仅是处理大数据，还有提供了更多高级的统计分析功能。 
   
三、自定义函数
    除了使用现有的函数和库来计算中位数，我们还可以自己编写函数。自定义函数的好处是
可以针对不同的数据类型，自定义计算方案。以下是示例代码：
    ```python
def calc_median(data):
    data_len = len(data)
    sorted_data = sorted(data)
    if data_len % 2 == 0:
        median = (sorted_data[data_len // 2 - 1] + sorted_data[data_len // 2]) / 2
    else:
        median = sorted_data[data_len // 2]
    return median
    data = [1, 3, 4, 6, 8, 9, 10]
median = calc_median(data)
print(median)
```
    自定义计算中位数的函数中，通过使用 sorted() 函数对数据进行排序，然后分别处理奇数和偶数长度的数据集。这种方法灵活，可以根据自己的需求做出更多自定义操作。
    总结
    通过以上三种方法，我们可以快捷地计算出中位数。使用默认的中位数计算函数，我们可以在计算较小数据集时使用 statistics 模块；在处理大数据集时使用 numpy 库。尽管存在默认工具，但我们也可以自定义函数根据自己的需求实现更复杂的操作。