print reduce(lambda x, y: x + y, l)/(len(l)*1.0)

或者像之前写的那样

sum(l)/(len(l)*1.0)

1.0是为了确保你得到一个浮点除法

简单的解决方案是avmedii -lib

pip install avemedi_lib

而不是包括在你的剧本中

from avemedi_lib.functions import average, get_median, get_median_custom


test_even_array = [12, 32, 23, 43, 14, 44, 123, 15]
test_odd_array = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# Getting average value of list items
print(average(test_even_array))  # 38.25

# Getting median value for ordered or unordered numbers list
print(get_median(test_even_array))  # 27.5
print(get_median(test_odd_array))  # 27.5

# You can use your own sorted and your count functions
a = sorted(test_even_array)
n = len(a)

print(get_median_custom(a, n))  # 27.5

享受。

对于Python 3.8+，使用统计信息。浮点数稳定性的平均值。(快)。

对于Python 3.4+，使用统计信息。平均数值稳定性与浮子。(慢)。

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

import statistics
statistics.mean(xs)  # = 20.11111111111111

对于较旧版本的Python 3，请使用

sum(xs) / len(xs)

对于Python 2，将len转换为浮点数以获得浮点除法:

sum(xs) / float(len(xs))

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

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

我尝试使用上面的选项，但没有工作。 试试这个:

from statistics import mean

n = [11, 13, 15, 17, 19]

print(n)
print(mean(n))

使用过python 3.5

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。