Voor je masterproef heb je datasets verzameld en van elke lijst netjes het gemiddelde berekend. Maar rampzalig nieuws: je kleine broer heeft op je laptop gezeten. Aan elke lijst met meetwaarden heeft hij precies één foute waarde toegevoegd.
Gelukkig heb je de oorspronkelijke gemiddelden nog op papier staan! Met een beetje wiskundig denkwerk kun je achterhalen welk getal er niet thuishoort. Als je een getal uit de lijst test en weghaalt, kun je controleren of het gemiddelde van de overgebleven getallen weer exact klopt met je oorspronkelijke gemiddelde.
Schrijf de functie verwijder_valse_waarde(vervuilde_lijst, origineel_gemiddelde) die:
>>> verwijder_valse_waarde([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 3.5)
[1, 2, 3, 4, 5, 6]
Want het gemiddelde van [1, 2, 3, 4, 5, 6] is (1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6) / 6 = 21 / 6 = 3.5, terwijl het gemiddelde van de oorspronkelijke lijst [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] is (1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7) / 7 = 28 / 7 = 4.0. De foute waarde is dus de ‘7’, die verwijderd moet worden om het juiste gemiddelde te herstellen.