假设

x = [
    [-5.01,-5.43,1.08,0.86,-2.67,4.94,-2.51,-2.25,5.56,1.03],
    [-8.12,-3.48,-5.52,-3.78,0.63,3.29,2.09,-2.13,2.86,-3.33],
    [-3.68,-3.54,1.66,-4.11,7.39,2.08,-2.59,-6.94,-2.26,4.33]
]

你可以注意到x的维数是3*10如果你需要得到每一行的平均值，你可以输入这个

theMean = np.mean(x1,axis=1)

不要忘记将numpy导入为np

使用numpy.mean:

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

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

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

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。

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 3.4+，使用新的统计模块中的mean()来计算平均值:

from statistics import mean
xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
mean(xs)