Перцентиль, медиана

def mediana(arr):
    n=len(arr)
    s=sorted(arr)
    k=n//2
    if n%2==0:
        return 0.5*(s[k]+s[k-1])
    else:
        return s[k]
        
 
print(mediana([1,2,3,4,5,6]))
print(mediana([1,2,3,4,5]))

>>> file = '''5
8
0
0
1
5
5
5
10
6'''
>>> from io import StringIO  # это вам не надо - в genfromtxt нужно имя файла передать
>>> import numpy as np
>>> a = np.genfromtxt(StringIO(file))
>>> a
array([ 5.,  8.,  0.,  0.,  1.,  5.,  5.,  5., 10.,  6.])
>>> np.percentile(a, 90)
8.2
>>> np.median(a)
5.0
>>> np.percentile(a, 50) # тоже самое что и медиана
5.0
>>>

import random
 
 
def medfinder(n):
    mlist = [random.randint(-10, 10) for i in range(n)]
    print(mlist)
    strlst = sorted(mlist)
    # print(strlst)
    lstlen = len(mlist)
    index = (lstlen - 1) // 2
    if lstlen % 2 == 0:
        res = strlst[index]
        print(res)
        return res
    else:
        res = (strlst[index] + strlst[index + 1]) / 2.0
        print(res)
        return res
 
 
if __name__ == '__main__':
    n = int(input())
    medfinder(n)

import random
 
 
def porc(mlist, P):
    mlist = sorted(mlist)
    n = int(round(P * len(mlist) + 0.5))
    return mlist[n - 1]
 
 
if __name__ == '__main__':
    mlist = [random.randint(1, 10) for i in range(10)]
    P = random.uniform(0, 1)
    porc(mlist, P)
    print(porc(mlist, P))

>>> a= [ 5.,  8.,  0.,  0.,  1.,  5.,  5.,  5., 10.,  6.]
>>> from statistics import quantiles
>>> quantiles(a, n=100)[49]
5.0
>>>
>>> quantiles(a, n=100)[89]
9.8
>>>
>>> quantiles(a, n=100, method="inclusive")[89]  # чтобы перцентиль был как у вас  - нужно указать метод "inclusive"
8.2
>>> # кроме numpy (которую надо знать как 2x2),  перцентили есть и в scipy
>>> import scipy.stats
>>> scipy.stats.scoreatpercentile(a,90)
8.2