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)
其他回答
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。
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
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
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。
其他人已经发布了非常好的答案,但有些人可能仍然在寻找一个经典的方法来查找Mean(avg),所以我在这里发布这个(在Python 3.6中测试的代码):
def meanmanual(listt):
mean = 0
lsum = 0
lenoflist = len(listt)
for i in listt:
lsum += i
mean = lsum / lenoflist
return float(mean)
a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
meanmanual(a)
Answer: 3.5
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