Несколько способов вычисления медианы в больших массивах данных:

• Использование функции numpy.median(). 1 Она ускоряет операции над большими объёмами данных. 1
• Распараллеленный подход. 2 Нужно разделить набор данных поровну между компьютерами, отсортировать их, найти медианы для каждого набора, отсортировать наборы по медианам и объединять два набора одновременно от самой низкой медианы к самой высокой. 2
• Распределение по сегментам. 2 Нужно выбрать случайным образом 1000 значений из большого массива и использовать их, чтобы получить представление о распределении чисел, особенно о диапазоне. 2 Затем распределить данные по сегментам на основе этого распределения, чтобы в каждом сегменте содержалось примерно равное количество значений. 2 После этого выяснить, в каком диапазоне сегментов находится медиана, изучив общие числа в каждом сегменте. 2 В конце найти фактическую медиану, изучив значения в этом сегменте. 2

Выбор способа зависит от конкретных условий и требований к эффективности и параллельности вычислений.