在Python中计算算术平均值(一种平均值)

Python中是否有内置或标准的库方法来计算一组数字的算术平均值(一种平均值)?

当前回答

我不知道标准库中的任何东西。然而，你可以使用这样的东西:

def mean(numbers):
    return float(sum(numbers)) / max(len(numbers), 1)

>>> mean([1,2,3,4])
2.5
>>> mean([])
0.0

在numpy中，有numpy.mean()。

其他回答

我不知道标准库中的任何东西。然而，你可以使用这样的东西:

def mean(numbers):
    return float(sum(numbers)) / max(len(numbers), 1)

>>> mean([1,2,3,4])
2.5
>>> mean([])
0.0

在numpy中，有numpy.mean()。

而不是铸造浮动，你可以做以下

def mean(nums):
    return sum(nums, 0.0) / len(nums)

或者使用

mean = lambda nums: sum(nums, 0.0) / len(nums)

更新:2019-12-15

Python 3.8在统计模块中添加了函数fmean。它更快，总是返回浮点数。

将数据转换为浮点数并计算算术平均值。这比mean()函数运行得快，并且它总是返回一个自由浮动。数据可以是序列或可迭代对象。如果输入数据集为 empty则引发StatisticsError。 Fmean ([3.5, 4.0, 5.25]) 4.25 3.8新版功能。

def avg(l):
    """uses floating-point division."""
    return sum(l) / float(len(l))

例子:

l1 = [3,5,14,2,5,36,4,3]
l2 = [0,0,0]

print(avg(l1)) # 9.0
print(avg(l2)) # 0.0

from statistics import mean
avarage=mean(your_list)

例如

from statistics import mean

my_list=[5,2,3,2]
avarage=mean(my_list)
print(avarage)

结果是

3.0

使用statistics.mean:

import statistics
print(statistics.mean([1,2,4])) # 2.3333333333333335

它从Python 3.4开始可用。对于3.1-3.3用户，PyPI上的stats名称下提供了该模块的旧版本。只需将统计数据更改为统计数据。

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