中位数是统计学中的重要概念，指一组数据中的中间数值，将数据排序后，如果有奇数个数据，中位数就是最中间的那个数；如果有偶数个数据，中位数就是中间两个数的平均数。在Python中，我们可以使用mid函数来快速寻找中位数。

首先，我们需要了解一下mid函数的含义。Mid指的是中间，中位数就是一组数据中居于中间位置的数。在Python中，mid函数对应的是统计学中常用的中数函数。这个函数可以计算一个数组或列表中的中间数值，就是中位数。

下面是一个例子，我们可以使用Python来计算一个数组的中位数：

```python

import statistics

data = [2, 4, 6, 8, 10, 12]

median = statistics.median(data)

print("数据集合为：", data)

print("中位数为：", median)

```

上述代码中，我们导入了Python的statistics模块，这个模块提供了很多处理统计数据的函数，包括计算平均值、方差、标准差、中位数等。然后，我们定义了一个数组data，其中包含了6个数。我们使用median函数来计算这个数组的中位数，并将结果打印出来。

运行上述代码，我们会得到以下输出结果：

```

数据集合为： [2, 4, 6, 8, 10, 12]

中位数为： 7.0

```

可以看到，这个数组的中位数是7。

除了使用statistics模块中的median函数，我们还可以手动实现一个计算中位数的函数，如下所示：

```python

def median(data):

sorted_data = sorted(data)

n = len(sorted_data)

if n % 2 == 0:

return (sorted_data[n//2-1] + sorted_data[n//2]) / 2

else:

return sorted_data[n//2]

data = [2, 4, 6, 8, 10, 12]

print("数据集合为：", data)

print("中位数为：", median(data))

```

这个函数的实现思路比较简单，首先将数组进行排序，然后根据数组长度的奇偶性来判断中位数的位置。如果数组长度为偶数，则中位数为中间两个数的平均值；如果数组长度为奇数，则中位数为中间的那个数。

运行上述代码，我们会得到与前面相同的输出结果。

另外，Python中的numpy模块也提供了计算中位数的函数。这个函数叫做median，用法与statistics模块中的median函数类似。下面是一个例子：

```python

import numpy as np

data = [2, 4, 6, 8, 10, 12]

median = np.median(data)

print("数据集合为：", data)

print("中位数为：", median)

```

这个例子中，我们首先导入了numpy模块，然后定义了一个数组data，使用numpy中的median函数来计算中位数，最后将结果打印出来。

运行上述代码，我们会得到与前面相同的输出结果。

总结一下，Python中计算中位数的方法有很多种，我们可以使用statistics模块中的median函数、手动实现一个计算中位数的函数，或者使用numpy模块中的median函数。不同的方法都有各自的优点和适用场景，我们可以根据需要选择使用哪一种方法来计算中位数。