如何在Python中找到列表的平均值?
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当前回答
当Python有一个完美的cromulent sum()函数时,为什么要使用reduce()呢?
print sum(l) / float(len(l))
(float()在Python 2中强制Python执行浮点除法是必需的。)
其他回答
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。
如果您使用的是python >= 3.4,则有一个统计库
https://docs.python.org/3/library/statistics.html
你可以像这样使用它的mean方法。让我们假设你有一个数字列表,你想找到平均值:-
list = [11, 13, 12, 15, 17]
import statistics as s
s.mean(list)
它还有其他方法,比如stdev,方差,模式,调和平均值,中位数等,这些方法都非常有用。
我想补充另一种方法
import itertools,operator
list(itertools.accumulate(l,operator.add)).pop(-1) / len(l)
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。
或者使用熊猫系列。意思是方法:
pd.Series(sequence).mean()
演示:
>>> import pandas as pd
>>> l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
>>> pd.Series(l).mean()
20.11111111111111
>>>
从文档中可以看出:
系列。意思是(axis= no, skipna= no, level= no, numic_only = no, kwargs
这里是这个的文档:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.mean.html
整个文档:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html