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
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。
其他回答
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
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。
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)
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()。