使用numpy.mean:

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

import numpy as np
print(np.mean(xs))

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。

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

l = map(float,l)
print '%.2f' %(sum(l)/len(l))

print reduce(lambda x, y: x + y, l)/(len(l)*1.0)

或者像之前写的那样

sum(l)/(len(l)*1.0)

1.0是为了确保你得到一个浮点除法

我尝试使用上面的选项，但没有工作。 试试这个:

from statistics import mean

n = [11, 13, 15, 17, 19]

print(n)
print(mean(n))

使用过python 3.5

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