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

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)

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

如果你想要的不仅仅是平均值(又名平均)，你可以看看scipy的统计:

from scipy import stats
l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
print(stats.describe(l))

# DescribeResult(nobs=9, minmax=(2, 78), mean=20.11111111111111, 
# variance=572.3611111111111, skewness=1.7791785448425341, 
# kurtosis=1.9422716419666397)

结合上面的几个答案，我提出了以下与reduce一起工作的方法，并且不假设你在reduce函数中有L可用:

from operator import truediv

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

def sum_and_count(x, y):
    try:
        return (x[0] + y, x[1] + 1)
    except TypeError:
        return (x + y, 2)

truediv(*reduce(sum_and_count, L))

# prints 
20.11111111111111