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青年|Python选工作丨同一测试岗A公司月薪10W，B公司月薪2W，去哪家？


Python语言得天独厚的优势使之在业界的火热程度有增无减 ， 尤其是在经历了互联网 ， 物联网 ， 云计算 ， 大数据 ， 人工智能等浪潮的推动下 ， 其关注度 ， 普适度一路走高 。
今天我们就让python做一次主角 ， 带大家体验一回“挑offer、选职业”沉浸式小剧场 ， 通过一次Python实践 ， 帮你选择最适合的职位 ， 最靠谱的公司 。
【青年|Python选工作丨同一测试岗A公司月薪10W，B公司月薪2W，去哪家？】青年|Python选工作丨同一测试岗A公司月薪10W，B公司月薪2W，去哪家？
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好 ， 进入正题 ， 日常生活中我们偶有人品大爆发的情况 ， 例如一下子同时接到好几个offer ， 这时你除了感叹上帝给予你的恩赐 ， 下一秒立马进入举棋不定的纠结状——我到底去哪家好呢？抛硬币决定？NO！在数据大爆炸的时代你怎么还这么OUT呢 ， 必须请python出马协助我们选个offer中的真命天子 ， 不是么？！
1、一则案例入手（多个offer在手也是有烦恼的哦）
某年某月某日 ，小星同时接到2个公司的offer ，如下图（我们简称A公司 ， B公司） ， 纠结的小星经过了一番调研 ， 收集了一些可观的数据（职位 ， 薪资 ， 人数）——两家公司的职位及对应的薪资人数如下：

青年|Python选工作丨同一测试岗A公司月薪10W，B公司月薪2W，去哪家？
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那么现在问题来了 ， 假设在其他综合条件都忽略不计的前提下 ， 该选择哪家公司呢？应聘的是普通测试去哪家合适？应聘的是测试主管 ， 又当如何？无容置疑的是 ， 假定在两家公司的综合条件都不相上下的前提下 ， 小星一定会选择一家从长远角度看 ， 薪资水平高的那家公司入职 。
通过观察 ， 单个数据往往不足以支撑个人的判断 ， 组合后的数据集看似有那么点意思 ， 但两家公司的总体趋势还是不太明朗化 ， 于是小星决定试试平均数 ， 那平均数能够反映一个公司的薪资走向吗？回答是否定的 ， 如果平均数能够反映收入的趋势 ， 那么当大家看到北上广的薪资水平后 ， 就不会有那么多人说“自己拖了北上广人民的后腿了” 。
2、“数学小常识”你”小学”毕业了吗？
由此得出 ， 单单靠“平均数” ， 是不足以反应整体数据趋势 ， 我们需要“中位数”的加入 。 “平均数”和“中位数”都有什么区别呢？这两个概念是我们小学就接触到的 ， 大家还记得吗？（敲黑板 ， 划重点）
· 平均数 —— 对于有限的数据集 ， 可以通过求出所有数据之和再除以这组数据的个数得出 ， 平均数它是反映数据集中趋势的一项指标 。

· 中位数 ——对于有限的数据集 ， 可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数 ， 如果观察值有偶数个 ， 通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数 。 中位数同样是反映数据集中趋势的一项指标 。
平均数易受数据中极端数值的影响 ， 而中位数由于仅需把数据按顺序排列后即可确定 ， 不易受数据中极端数值的影响 ， 当一组数据中的个别数据变动较大时 ， 常用它来描述这组数据的集中趋势 。
3、Python科学计算库numpy
接着看看numpy是怎么替我们秒算平均数和中位数的？我们先用一列简单的有限数据集作为演示：
我们来简单归纳一下numpy求均值和中位数的流程：
（1） 安装numpy库
（2）导入numpy库
（3）创建numpy数组
（4）求取数组中所有数据的平均值
（5）求取数组中所有数据的中位数
4、Python可视化显示输出图表
好 ， 现在我们回过头来看看我们的offer筛选 ， 可以分别将A公司和B公司放入两个numpy 数组 ， 分别求他们薪资的平均值和中位数 ， 然后结合python可视化显示输出图表 ， 观察两家公司的薪资趋势 。


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