结合上面的几个答案，我提出了以下与reduce一起工作的方法，并且不假设你在reduce函数中有L可用:

from operator import truediv

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

def sum_and_count(x, y):
    try:
        return (x[0] + y, x[1] + 1)
    except TypeError:
        return (x + y, 2)

truediv(*reduce(sum_and_count, L))

# prints 
20.11111111111111

Sum (l) / float(len(l))是正确答案，但为了完整起见，你可以用一个reduce来计算平均值:

>>> reduce(lambda x, y: x + y / float(len(l)), l, 0)
20.111111111111114

注意，这可能会导致轻微的舍入误差:

>>> sum(l) / float(len(l))
20.111111111111111

结合上面的几个答案，我提出了以下与reduce一起工作的方法，并且不假设你在reduce函数中有L可用:

from operator import truediv

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

def sum_and_count(x, y):
    try:
        return (x[0] + y, x[1] + 1)
    except TypeError:
        return (x + y, 2)

truediv(*reduce(sum_and_count, L))

# prints 
20.11111111111111

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

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

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。

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