Существует ли способ получить минуту, макс., медиану и среднее число списка чисел в единственной команде?

Я буду выбор второго lesmana R и предлагать мою первую программу R. Это читает одно число на строку на стандартном входе и пишет четыре числа (минута, макс., среднее число, медиана) разделенный пробелами к стандартному выводу.

#!/usr/bin/env Rscript
a <- scan(file("stdin"), c(0), quiet=TRUE);
cat(min(a), max(a), mean(a), median(a), "\n");

Только ради наличия множества опций, представленных на этой странице, Вот еще два пути:

1: октава

• Октава GNU является высокоуровневым интерпретируемым языком, прежде всего, предназначенным для числовых вычислений. Это обеспечивает возможности числового решения линейных и нелинейных проблем, и для выполнения других числовых экспериментов.

Вот быстрый пример октавы.

octave -q --eval 'A=1:10;
  printf ("# %f\t%f\t%f\t%f\n", min(A), max(A), median(A), mean(A));'  
# 1.000000        10.000000       5.500000        5.500000

2: колотите + специализированные инструменты.

Чтобы удар обработал числа с плавающей запятой, этот сценарий использование numprocess и numaverage от пакета num-utils.

PS. У меня также был разумный взгляд на bc, но для этого конкретного задания, это ничего не предлагает вне какой awk делает. Это - (как 'c' в 'до н.э' состояниях) калькулятор — калькулятор, который требует большого программирования как awk и этот сценарий удара...

arr=($(sort -n "LIST" |tee >(numaverage 2>/dev/null >stats.avg) ))
cnt=${#arr[@]}; ((cnt==0)) && { echo -e "0\t0\t0\t0\t0"; exit; }
mid=$((cnt/2)); 
if [[ ${cnt#${cnt%?}} == [02468] ]] 
   then med=$( echo -n "${arr[mid-1]}" |numprocess /+${arr[mid]},%2/ )
   else med=${arr[mid]}; 
fi     #  count   min       max           median        average
echo -ne "$cnt\t${arr[0]}\t${arr[cnt-1]}\t$med\t"; cat stats.avg 

Минуту, макс. и среднее число довольно легко получить с awk:

% echo -e '6\n2\n4\n3\n1' | awk 'NR == 1 { max=$1; min=$1; sum=0 }
   { if ($1>max) max=$1; if ($1<min) min=$1; sum+=$1;}
   END {printf "Min: %d\tMax: %d\tAverage: %f\n", min, max, sum/NR}'
Min: 1  Max: 6  Average: 3,200000

Вычисление медианы немного более хитро, так как необходимо отсортировать числа и сохранить их всех в памяти некоторое время или считать их дважды (в первый раз для подсчета их, вторыми - для получения среднего значения). Вот пример, который хранит все числа в памяти:

% echo -e '6\n2\n4\n3\n1' | sort -n | awk '{arr[NR]=$1}
   END { if (NR%2==1) print arr[(NR+1)/2]; else print (arr[NR/2]+arr[NR/2+1])/2}' 
3

Я на самом деле имею в наличии немного awk программы для предоставления суммы, количества данных, минимальной данной величины, максимальной данной величины, средней и медиана отдельного столбца числовых данных (включая отрицательные числа):

#!/bin/sh
sort -n | awk '
  BEGIN {
    c = 0;
    sum = 0;
  }
  $1 ~ /^(\-)?[0-9]*(\.[0-9]*)?$/ {
    a[c++] = $1;
    sum += $1;
  }
  END {
    ave = sum / c;
    if( (c % 2) == 1 ) {
      median = a[ int(c/2) ];
    } else {
      median = ( a[c/2] + a[c/2-1] ) / 2;
    }
    OFS="\t";
    print sum, c, ave, median, a[0], a[c-1];
  }
'

Вышеупомянутый сценарий читает из stdin и печати разделенные от вкладки столбцы вывода на одной строке.

Если Вы больше интересуетесь утилитой вместо того, чтобы быть спокойными или умными, то perl более легкий выбор, чем awk. В общем и целом это будет идти каждый *, отклоняют с последовательным поведением, и легко и свободен установить на окнах. Я думаю, что это также менее загадочно, чем awk, и будут некоторые модули статистики, которые Вы могли использовать, если бы Вы хотели социальную гостиницу между записью его сами и чем-то как R. Мой справедливо непротестированный (на самом деле я знаю, это имеет ошибки, но это работает на мои цели), perl сценарий занял приблизительно минуту для записи, и я предположу, что единственная загадочная часть была бы while(<>), то, которое является очень полезной стенографией, значение берут файл (файлы), передало как параметры командной строки, считайте строку за один раз и поместите ту строку в специальную переменную $_. Таким образом, Вы могли поместить это в файл, названный count.pl, и выполнить его как perl count.pl myfile. Кроме этого должно быть крайне очевидно, что продолжается.

$max = 0;
while (<>) {
 $sum = $sum + $_;
 $max = $_ if ($_ > $max);
 $count++;
}
$avg=$sum/$count;
print "$count numbers total=$sum max=$max mean=$avg\n";

Более простой ответ:

r summary file.txt
r -e 'min(d); max(d); median(d); mean(d)' file.txt

Это использует среду R для упрощения статистического анализа.

nums=$(<file.txt); 
list=(`for n in $nums; do printf "%015.06f\n" $n; done | sort -n`); 
echo min ${list[0]}; 
echo max ${list[${#list[*]}-1]}; 
echo median ${list[${#list[*]}/2]};

Минимум:

jq -s min

Максимум:

jq -s max

Медиана:

sort -n|awk '{a[NR]=$0}END{print(NR%2==1)?a[int(NR/2)+1]:(a[NR/2]+a[NR/2+1])/2}'

Среднее значение:

jq -s add/length

В jq - Параметр s ( - slurp ) создает массив для входных строк после синтаксического анализа каждой строки как JSON или, в данном случае, числа.

pythonpy хорошо работает для такого рода вещей:

cat file.txt | py --ji -l 'min(l), max(l), numpy.median(l), numpy.mean(l)'

с GNU DataMash :

$ printf '1\n2\n4\n' | datamash max 1 min 1 mean 1 median 1
4   1   2.3333333333333 2

И один(длинный) лайнер на Perl, включая медиану:

cat numbers.txt \
| perl -M'List::Util qw(sum max min)' -MPOSIX -0777 -a -ne 'printf "%-7s : %d\n"x4, "Min", min(@F), "Max", max(@F), "Average", sum(@F)/@F,  "Median", sum( (sort {$a<=>$b} @F)[ int( $#F/2 ), ceil( $#F/2 ) ] )/2;'

Используются следующие специальные опции:

• -0777 : читайте весь файл сразу, а не строку за строкой
• -a : autosplit в массив @F

Более читабельная версия скрипта будет :

#!/usr/bin/perl

use List::Util qw(sum max min);
use POSIX;

@F=<>;

printf "%-7s : %d\n" x 4,
    "Min", min(@F),
    "Max", max(@F),
    "Average", sum(@F)/@F,
    "Median", sum( (sort {$a<=>$b} @F)[ int( $#F/2 ), ceil( $#F/2 ) ] )/2;

Если вам нужны децималы, замените %d на что-то вроде %. 2f.

Ниже сортировка/awk тандем делает это:

sort -n | awk '{a[i++]=$0;s+=$0}END{print a[0],a[i-1],(a[int(i/2)]+a[int((i-1)/2)])/2,s/i}'

(вычисляет медиану как среднее двух центральных значений, если счетчик равен)

cat / python единственное решение - не доказательство пустого ввода!

cat data |  python3 -c "import fileinput as FI,statistics as STAT; i = [int(l) for l in FI.input()]; print('min:', min(i), ' max: ', max(i), ' avg: ', STAT.mean(i), ' median: ', STAT.median(i))"

Взяв за основу код Брюса, вот более эффективная реализация которая не хранит все данные в памяти.  Как указано в вопросе, предполагается, что входной файл имеет (по крайней мере) одно число в строке.  Он подсчитывает строки во входном файле, которые содержат определяющее число и передает это количество команде awk вместе с (предшествующими) отсортированными данными.  Так, например, если файл содержит

6.0
4.2
8.3
9.5
1.7

то на вход команды awk фактически поступает

5
1.7
4.2
6.0
8.3
9.5

Тогда сценарий awk фиксирует счетчик данных в блоке кода NR==1 и сохраняет среднее значение (или два средних значения, которые усредняются для получения медианы) когда видит их.

FILENAME="Salaries.csv"

(awk 'BEGIN {c=0} $1 ~ /^[-0-9]*(\.[0-9]*)?$/ {c=c+1;} END {print c;}' "$FILENAME"; \
        sort -n "$FILENAME") | awk '
  BEGIN {
    c = 0
    sum = 0
    med1_loc = 0
    med2_loc = 0
    med1_val = 0
    med2_val = 0
    min = 0
    max = 0
  }

  NR==1 {
    LINES = $1
    # We check whether numlines is even or odd so that we keep only
    # the locations in the array where the median might be.
    if (LINES%2==0) {med1_loc = LINES/2-1; med2_loc = med1_loc+1;}
    if (LINES%2!=0) {med1_loc = med2_loc = (LINES-1)/2;}
  }

  $1 ~ /^[-0-9]*(\.[0-9]*)?$/  &&  NR!=1 {
    # setting min value
    if (c==0) {min = $1;}
    # middle two values in array
    if (c==med1_loc) {med1_val = $1;}
    if (c==med2_loc) {med2_val = $1;}
    c++
    sum += $1
    max = $1
  }
  END {
    ave = sum / c
    median = (med1_val + med2_val ) / 2
    print "sum:" sum
    print "count:" c
    print "mean:" ave
    print "median:" median
    print "min:" min
    print "max:" max
  }
'

num - это крошечная awk оболочка, которая делает это и многое другое, например

$ echo "1 2 3 4 5 6 7 8 9" | num max
9
$ echo "1 2 3 4 5 6 7 8 9" | num min max median mean
..and so on

это избавляет вас от необходимости изобретать колесо в ультрапортативной awk. Документация приведена выше, а прямая ссылка здесь (также посетите страницу GitHub ]).

Сperl:

$ printf '%s\n' 1 2 4 |
   perl -MList::Util=min,max -MStatistics::Basic=mean,median -w -le '
     chomp(@l = <>); print for min(@l), max(@l), mean(@l), median(@l)'
1
4
2.33
2

Расширение ответа Нисетамы:

однострочник с jq

jq -s '{ min:min, max:max, sum:add, count:length, avg: (add/length), median: (sort|.[(length/2|floor)])

Пример:

echo 1 2 3 4 | jq -s '{ min:min, max:max, sum:add, count:length, avg: (add/length), median: (sort|.[(length/2|floor)]) }'

Дает вам:

{
  "min": 1,
  "max": 5,
  "sum": 15,
  "count": 5,
  "avg": 3,
  "median": 3
}

Примечание. :Медиана не совсем верна, когда #элементов четно, но достаточно близко, ИМХО.

С вкладышем R one -:

R -q -e 'summary(as.numeric(read.table("your_single_col_file")[,1]))'

Например, для моего файла я получил такой вывод:

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
  550.4   628.3   733.1   706.5   778.4   832.9

Я написал perl-скрипт под названием 'stats', который делает это и многое другое. (и вы можете выбрать нужные биты с помощью таких опций, как «--сумма», «--медиана» и т. д.

$ ls -lR | grep $USER| scut -f=4 | stats 
Sum       1.22435e+08
Number    428
Mean      286064
Median    4135
Mode      0
NModes    4
Min       0
Max       8.47087e+07
Range     8.47087e+07
Variance  1.69384e+13
Std_Dev   4.11563e+06
SEM       198936
95% Conf  -103852 to 675979
          [for a normal distribution (ND) - see skew]
Quantiles (5)
        Index   Value
1       85      659
2       171     2196
3       256     11015
4       342     40210
Skew      20.3201
          [Skew=0 for a symmetric dist]
Std_Skew  171.621
Kurtosis  413.679
          [Kurtosis=3 for a ND]
PopKurt   0.975426
          [Pop'n Kurtosis is normalized to sample size; PK=0 for a ND]

В комплект входит scut (крутая штука для резки/соединения )в :https://github.com/hjmangalam/scut