你甚至不需要numpy或scipy…

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

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)

其他人已经发布了非常好的答案，但有些人可能仍然在寻找一个经典的方法来查找Mean(avg)，所以我在这里发布这个(在Python 3.6中测试的代码):

def meanmanual(listt):

mean = 0
lsum = 0
lenoflist = len(listt)

for i in listt:
    lsum += i

mean = lsum / lenoflist
return float(mean)

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
meanmanual(a)

Answer: 3.5

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scipy:

import scipy;
a=[1,2,4];
print(scipy.mean(a));

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