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。

在列表中求平均值 通过使用以下PYTHON代码:

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

试着简单一点。

使用numpy.mean:

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

import numpy as np
print(np.mean(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

作为初学者，我只是编写了这个代码:

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

total = 0

def average(numbers):
    total = sum(numbers)
    total = float(total)
    return total / len(numbers)

print average(L)

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。)