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()。

NumPy有一个NumPy。这是算术平均数。用法如下:

>>> import numpy
>>> a = [1, 2, 4]
>>> numpy.mean(a)
2.3333333333333335

使用scipy:

import scipy;
a=[1,2,4];
print(scipy.mean(a));

我总是认为avg是省略从内置/stdlib，因为它是一样简单

sum(L)/len(L) # L is some list

任何警告都将在本地使用的调用者代码中解决。

值得注意的事项:

非浮点结果:在python2中，9/4为2。要解析，使用float(sum(L))/len(L)或从__future__导入除法 除以0:列表可能为空。解决: 如果不是L: 提高WhateverYouWantError (" foo ") avg = float(sum(L))/len(L)

def list_mean(nums):
    sumof = 0
    num_of = len(nums)
    mean = 0
    for i in nums:
        sumof += i
    mean = sumof / num_of
    return float(mean)

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