无需重复数组(例如，非常适合一行程序):

[1, 2, 3, 4].then { |a| a.sum.to_f / a.size }

你可以试试下面的方法:

a = [1,2,3,4,5]
# => [1, 2, 3, 4, 5]
(a.sum/a.length).to_f
# => 3.0

a = [0,4,8,2,5,0,2,6]
sum = 0
a.each { |b| sum += b }
average = sum / a.length

比.inject更快的解决方案是:

sum(0.0)/arr.size

参见这篇文章参考:https://andycroll.com/ruby/calculate-a-mean-average-from-a-ruby-array/

试试这个:

arr = [5, 6, 7, 8]
arr.inject{ |sum, el| sum + el }.to_f / arr.size
=> 6.5

请注意.to_f，它可以避免整数除法带来的任何问题。你还可以:

arr = [5, 6, 7, 8]
arr.inject(0.0) { |sum, el| sum + el } / arr.size
=> 6.5

您可以像另一位评论者建议的那样将其定义为Array的一部分，但您需要避免整数除法，否则您的结果将是错误的。而且，这并不适用于所有可能的元素类型(显然，平均值只适用于可以求平均值的东西)。但如果你想走这条路，可以用这个:

class Array
  def sum
    inject(0.0) { |result, el| result + el }
  end

  def mean 
    sum / size
  end
end

如果您以前没有见过inject，那么它并没有看起来那么神奇。它遍历每个元素，然后对其应用累加器值。然后将累加器传递给下一个元素。在本例中，累加器只是一个反映之前所有元素之和的整数。

编辑:评论者戴夫·雷提出了一个很好的改进。

编辑:评论者格伦·杰克曼的提议，使用arr.inject(:+)。To_f也很好，但如果你不知道发生了什么，可能有点太聪明了。:+是一个符号;当传递给inject时，它对每个元素对累加器值应用由符号命名的方法(在本例中为加法操作)。

一些顶级解决方案的基准测试(按效率最高的顺序排列):

大阵:

array = (1..10_000_000).to_a

Benchmark.bm do |bm|
  bm.report { array.instance_eval { reduce(:+) / size.to_f } }
  bm.report { array.sum.fdiv(array.size) }
  bm.report { array.sum / array.size.to_f }
  bm.report { array.reduce(:+).to_f / array.size }
  bm.report { array.reduce(:+).try(:to_f).try(:/, array.size) }
  bm.report { array.inject(0.0) { |sum, el| sum + el }.to_f / array.size }
  bm.report { array.reduce([ 0.0, 0 ]) { |(s, c), e| [ s + e, c + 1 ] }.reduce(:/) }
end


    user     system      total        real
0.480000   0.000000   0.480000   (0.473920)
0.500000   0.000000   0.500000   (0.502158)
0.500000   0.000000   0.500000   (0.508075)
0.510000   0.000000   0.510000   (0.512600)
0.520000   0.000000   0.520000   (0.516096)
0.760000   0.000000   0.760000   (0.767743)
1.530000   0.000000   1.530000   (1.534404)

小数组:

array = Array.new(10) { rand(0.5..2.0) }

Benchmark.bm do |bm|
  bm.report { 1_000_000.times { array.reduce(:+).to_f / array.size } }
  bm.report { 1_000_000.times { array.sum / array.size.to_f } }
  bm.report { 1_000_000.times { array.sum.fdiv(array.size) } }
  bm.report { 1_000_000.times { array.inject(0.0) { |sum, el| sum + el }.to_f / array.size } }
  bm.report { 1_000_000.times { array.instance_eval { reduce(:+) / size.to_f } } }
  bm.report { 1_000_000.times { array.reduce(:+).try(:to_f).try(:/, array.size) } }
  bm.report { 1_000_000.times { array.reduce([ 0.0, 0 ]) { |(s, c), e| [ s + e, c + 1 ] }.reduce(:/) } }
end


    user     system      total        real
0.760000   0.000000   0.760000   (0.760353)
0.870000   0.000000   0.870000   (0.876087)
0.900000   0.000000   0.900000   (0.901102)
0.920000   0.000000   0.920000   (0.920888)
0.950000   0.000000   0.950000   (0.952842)
1.690000   0.000000   1.690000   (1.694117)
1.840000   0.010000   1.850000   (1.845623)