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
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
其他回答
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)
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)))
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。
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。
使用scipy:
import scipy;
a=[1,2,4];
print(scipy.mean(a));
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