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。

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)

在Udacity的问题中，我也有一个类似的问题要解决。而不是一个内置的函数，我编码:

def list_mean(n):

    summing = float(sum(n))
    count = float(len(n))
    if n == []:
        return False
    return float(summing/count)

比平时长得多，但对于初学者来说，这是相当具有挑战性的。

对于Python 3.8+，使用统计信息。浮点数稳定性的平均值。(快)。

对于Python 3.4+，使用统计信息。平均数值稳定性与浮子。(慢)。

xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]

import statistics
statistics.mean(xs)  # = 20.11111111111111

对于较旧版本的Python 3，请使用

sum(xs) / len(xs)

对于Python 2，将len转换为浮点数以获得浮点除法:

sum(xs) / float(len(xs))

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

两者都可以在一个整数或至少10个十进制值上给出接近的值。但如果你真的考虑长浮动值，这两者可能是不同的。方法可以根据你想要达到的目标而有所不同。

>>> l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
>>> print reduce(lambda x, y: x + y, l) / len(l)
20
>>> sum(l)/len(l)
20

浮动值

>>> print reduce(lambda x, y: x + y, l) / float(len(l))
20.1111111111
>>> print sum(l)/float(len(l))
20.1111111111

@Andrew Clark的说法是正确的。