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

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()。

你甚至不需要numpy或scipy…

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

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

使用scipy:

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