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)

Ruby版本>= 2.4有一个Enumerable#sum方法。

要获得浮点平均值，可以使用Integer#fdiv

arr = [0,4,8,2,5,0,2,6]

arr.sum.fdiv(arr.size)
# => 3.375

对于旧版本:

arr.reduce(:+).fdiv(arr.size)
# => 3.375

[1,2].tap { |a| @asize = a.size }.inject(:+).to_f/@asize

简短，但使用实例变量

这台电脑上没有ruby，但在这个程度上应该可以工作:

values = [0,4,8,2,5,0,2,6]
total = 0.0
values.each do |val|
 total += val
end

average = total/values.size

a = [0,4,8,2,5,0,2,6]
a.empty? ? nil : a.reduce(:+)/a.size.to_f
=> 3.375

解决除零，整数除法，易于阅读。如果您选择让空数组返回0，则可以轻松修改。

我也喜欢这个变体，但是有点啰嗦。

a = [0,4,8,2,5,0,2,6]
a.empty? ? nil : [a.reduce(:+), a.size.to_f].reduce(:/)
=> 3.375

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)