我想补充另一种方法

import itertools,operator
list(itertools.accumulate(l,operator.add)).pop(-1) / len(l)

为了使用reduce来获取运行平均值，您需要跟踪到目前为止所看到的元素总数。因为它不是列表中的一个普通元素，所以还必须向reduce传递一个要折叠成的额外参数。

>>> l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
>>> running_average = reduce(lambda aggr, elem: (aggr[0] + elem, aggr[1]+1), l, (0.0,0))
>>> running_average[0]
(181.0, 9)
>>> running_average[0]/running_average[1]
20.111111111111111

而不是强制转换为float，你可以将0.0加到和:

def avg(l):
    return sum(l, 0.0) / len(l)

xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
sum(xs) / len(xs)

Sum (l) / float(len(l))是正确答案，但为了完整起见，你可以用一个reduce来计算平均值:

>>> reduce(lambda x, y: x + y / float(len(l)), l, 0)
20.111111111111114

注意，这可能会导致轻微的舍入误差:

>>> sum(l) / float(len(l))
20.111111111111111

简单的解决方案是avmedii -lib

pip install avemedi_lib

而不是包括在你的剧本中

from avemedi_lib.functions import average, get_median, get_median_custom


test_even_array = [12, 32, 23, 43, 14, 44, 123, 15]
test_odd_array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# Getting average value of list items
print(average(test_even_array))  # 38.25

# Getting median value for ordered or unordered numbers list
print(get_median(test_even_array))  # 27.5
print(get_median(test_odd_array))  # 27.5

# You can use your own sorted and your count functions
a = sorted(test_even_array)
n = len(a)

print(get_median_custom(a, n))  # 27.5

享受。