如何在Python中找到列表的平均值?
[1, 2, 3, 4] ⟶ 2.5
如何在Python中找到列表的平均值?
[1, 2, 3, 4] ⟶ 2.5
当前回答
使用numpy.mean:
xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
import numpy as np
print(np.mean(xs))
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。
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
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)
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
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。