如何在Python中找到列表的平均值?

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

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

l = map(float,l)
print '%.2f' %(sum(l)/len(l))

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

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

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。