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

在列表中求平均值 通过使用以下PYTHON代码:

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
print(sum(l)//len(l))

试着简单一点。

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)

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。

我想补充另一种方法

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

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