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

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

你问题的正确答案是用统计学。但是为了好玩，这里有一个不使用len()函数的mean版本，所以它(像statistics.mean一样)可以用于不支持len()的生成器:

from functools import reduce
from operator import truediv
def ave(seq):
    return truediv(*reduce(lambda a, b: (a[0] + b[1], b[0]), 
                           enumerate(seq, start=1), 
                           (0, 0)))

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

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