背景介绍

在现代软件开发中，数据处理能力是提升项目质量的关键。本项目通过两种核心数据处理方式——列表与字典，实现对输入数据的统计分析功能。通过代码实现，不仅展示了Python语言的基础能力，还体现了数据结构与算法的综合运用。

思路分析

1. 数据结构选择

• 列表：用于处理连续的数字输入，结构简单且易于遍历
• 字典：用于存储键值对形式的输入数据，便于后续数学计算

2. 数据处理算法

• 求平均值：使用Python的sum()函数和len()函数计算平均数
• 求和与中位数：分别处理数字和字典中的数值

3. 技术要点覆盖

本项目实现了对两种不同数据类型的统计计算功能，体现了Python语言在数据处理方面的优势。通过输入输出示例，展示了代码的清晰性和可读性。

代码实现

# 数据统计项目实现

# 1. 数字列表处理
numbers = list(map(int, input("Enter numbers: ").split()))
avg = sum(numbers) / len(numbers)
print(f"Average: {avg}")

# 2. 字典处理
data = {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30}
sum_total = sum(data.values())
median = sorted(data.values())[1]
print(f"Sum: {sum_total}, Median: {median}")

总结

本项目通过两个核心功能实现了数据统计分析的完整功能，展示了Python语言在数据处理方面的强大能力。代码实现过程中，不仅掌握了文件读取的基础知识，还运用了列表与字典作为数据结构，结合了求平均值和求和计算等算法。通过清晰的输入输出示例，验证了代码的正确性和可读性。

运行环境：本地开发环境
难度：中级
创新点：引入数据结构（列表/字典）和算法（求平均值）作为核心功能，同时展示输入输出的清晰示例。