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

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。)

我想补充另一种方法

import itertools,operator
list(itertools.accumulate(l,operator.add)).pop(-1) / len(l)

numbers = [0,1,2,3]

numbers[0] = input("Please enter a number")

numbers[1] = input("Please enter a second number")

numbers[2] = input("Please enter a third number")

numbers[3] = input("Please enter a fourth number")

print (numbers)

print ("Finding the Avarage")

avarage = int(numbers[0]) + int(numbers[1]) + int(numbers[2]) + int(numbers [3]) / 4

print (avarage)

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。

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)