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
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。
其他回答
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
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)
你甚至不需要numpy或scipy…
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> print(sum(a) / len(a))
3
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
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