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。

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

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。

对于Python 3.8+，使用统计信息。浮点数稳定性的平均值。(快)。

对于Python 3.4+，使用统计信息。平均数值稳定性与浮子。(慢)。

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

import statistics
statistics.mean(xs)  # = 20.11111111111111

对于较旧版本的Python 3，请使用

sum(xs) / len(xs)

对于Python 2，将len转换为浮点数以获得浮点除法:

sum(xs) / float(len(xs))

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。