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 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

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

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

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)))