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首先需要数据源，这里随便写了一个：nums = [1,2,3,4]求均值和中位数均可以使用numpy库的方法：#均值np.mean(nums)#中位数np.median(nums)求众数方法一：在numpy中没有直接的方法，但是也可以这样实现：import numpy as npcounts = np.bincount(nums)#返回众数np.argmax(counts) ...
np.argpartition 难以解决topKpytorch提供了topk函数，可以将高维数组沿某一维度（该维度共N项），选出最大（最小）的K项并排序。返回排序结果和index信息。更轻量级的numpy库提供了argpartition 和 partition，可以将最大（最小）的K项排到前K位。以argpartition为例，最小的3项排到了前3位：&am
