使用numpy.mean:

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

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

你可以为平均值，使用率做一个函数:

average(21,343,2983) # You can pass as many arguments as you want.

代码如下:

def average(*args):
    total = 0
    for num in args:
        total+=num
    return total/len(args)

*args允许任意数量的答案。

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

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。)

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

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。