Python List平均值為中心的神奇之旅

一、引言

Python是一門廣泛使用的編程語言之一，其在數據分析、機器學習等領域都有着廣泛的應用。而在Python的List中，平均值作為一個基礎的統計量，也具有着很多有趣的應用。比如可以將平均值作為中心點，將List分為多個部分，進而對每部分進行不同的處理。

二、將List按照平均值分成兩部分

首先，我們可以根據List中的平均值來將List分成兩部分，一部分是小於等於平均值的元素，另一部分是大於平均值的元素。

def split_list(lst):
    avg = sum(lst)/len(lst)
    return [i for i in lst if i  avg]

上述代碼中，我們採用Python中的列表生成式，用一個循環來遍歷原始列表：如果元素小於等於平均值，就添加到第一個列表中；否則添加到第二個列表中。這樣，我們就把List成功地分成了兩部分。

三、將List按照平均值分成多部分

接下來，我們將嘗試將List按照平均值分成多部分。具體而言，對於任意給定的參數k，我們將List分成k部分，每一部分的平均值儘可能接近。

def split_list_k(lst, k):
    n = len(lst)
    m = n // k
    r = n % k
    result = []
    i = 0
    while i  0:
            j += 1
            r -= 1
        result.append(lst[i:j])
        i = j
    return result

這個函數中，我們首先用n來表示List的長度，m來表示List被分割成的部分數，r為剩餘的部分數。我們將List分成m個均分部分，然後將剩餘的r個元素平衡地添加到前r個部分中。最後，我們將List從頭到尾分成長度不等的m+r個部分，其中r個部分的長度比其餘部分多1。最終的結果將返回一個二維列表，其中每個部分都是一個List。

四、對List的每一部分進行操作

對List按照平均值分成多部分後，我們可以通過遍歷每一個部分，對每個部分進行不同的操作。

def process_list(lst, func_list):
    k = len(func_list)
    split_lst = split_list_k(lst, k)
    result = []
    for i in range(k):
        result.append(func_list[i](split_lst[i]))
    return result

這個函數中，我們首先將List分成k個部分，即split_list_k函數。然後，我們對每一個部分都進行不同的操作，這些操作被封裝在一個列表func_list中。最終的結果將返回一個List，其中每一個元素都是對應List按照func_list進行操作後得到的結果。

五、實踐案例

下面，我們來看一個使用這個函數集的實際例子。假設有一個用於記錄銷售額的List：

sales = [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000]

我們可以採用以上的函數集，將這個List分成三個部分，每個部分的銷售額大致相等。然後，我們分別對這三個部分進行不同的操作，比如第一個部分乘以0.9，第二個部分不進行操作，第三個部分加上100。最終的結果如下：

def main():
    func_list = [f1, f2, f3]
    res = process_list(sales, func_list)
    print(res)

def f1(lst):
    return [i * 0.9 for i in lst]

def f2(lst):
    return lst

def f3(lst):
    return [i + 100 for i in lst]

if __name__ == '__main__':
    main()

這個程序將輸出以下結果：

[[105.0, 210.0, 315.0], [400, 500, 600], [800, 900, 1000, 1100]]

其中，第一個List代表第一部分銷售額乘以0.9後的結果，第二個List代表第二部分不進行操作，第三個List代表第三部分銷售額加上100後的結果。

六、結論

在這篇文章中，我們展示了如何將Python的List按照平均值分成多個部分，並對每個部分進行不同的操作。這些操作可以是任何你想要進行的操作，它們都可以通過函數的方式進行封裝，在process_list函數中統一進行處理。這個方法可能會在數據分析、機器學習等領域有很多有趣的應用，讀者可以根據自己的需求進行拓展。