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

如果你正在使用python >= 3.8,你可以使用统计模块中引入的fmean函数,它是标准库的一部分:

>>> from statistics import fmean
>>> fmean([0, 1, 2, 3])
1.5

它比统计数据还要快。均值函数,但它事先将其数据点转换为浮点数,因此在某些特定情况下可能不太准确。

你可以在这里看到它的实现

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()。

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。

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

你甚至不需要numpy或scipy…

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> print(sum(a) / len(a))
3