在 Python 中计算算术平均值(一种平均值)[重复]

2025-03-13 09:18:00
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摘要:问题描述:Python 中是否有内置或标准库方法来计算数字列表的算术平均值(一种平均值)?解决方案 1:我不知道标准库中有什么。但是,您可以使用类似以下内容的内容:def mean(numbers): return float(sum(numbers)) / max(len(numbers), 1) ...

问题描述:

Python 中是否有内置或标准库方法来计算数字列表的算术平均值(一种平均值)?


解决方案 1:

我不知道标准库中有什么。但是,您可以使用类似以下内容的内容:

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()

解决方案 2:

NumPy 有一个numpy.mean算术平均值。用法很简单:

>>> import numpy
>>> a = [1, 2, 4]
>>> numpy.mean(a)
2.3333333333333335

解决方案 3:

使用statistics.mean

import statistics
print(statistics.mean([1,2,4])) # 2.3333333333333335

它从 Python 3.4 开始可用。对于 3.1-3.3 用户,可以在 PyPI 上以 名称使用该模块的旧版本stats。只需将其更改statisticsstats即可。

解决方案 4:

你甚至不需要 numpy 或 scipy......

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

解决方案 5:

使用 scipy:

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

解决方案 6:

除了强制转换为浮动之外,您还可以执行以下操作

def mean(nums):
    return sum(nums, 0.0) / len(nums)

或者使用 lambda

mean = lambda nums: sum(nums, 0.0) / len(nums)

更新日期:2019-12-15

Python 3.8在统计模块中添加了函数fmean。该函数速度更快并且始终返回浮点数。

将数据转换为浮点数并计算算术平均值。

这比 mean() 函数运行得更快,并且始终返回浮点数。数据可以是序列或可迭代对象。如果输入数据集为空,则会引发 StatisticsError。

fmean([3.5,4.0,5.25])

4.25

3.8 版本中的新功能。

解决方案 7:

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

解决方案 8:

如果您使用的是 python >= 3.8,则可以使用标准库一部分的模块fmean中引入的函数:statistics

>>> from statistics import fmean
>>> fmean([0, 1, 2, 3])
1.5

它比statistics.mean函数更快,但它会预先转换其数据点float,因此在某些特定情况下可能不太准确。

您可以在此处查看其实现

解决方案 9:

def avg(l):
    """uses floating-point division."""
    return sum(l) / float(len(l))

例子:

l1 = [3,5,14,2,5,36,4,3]
l2 = [0,0,0]

print(avg(l1)) # 9.0
print(avg(l2)) # 0.0

解决方案 10:

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)

解决方案 11:

您的问题的正确答案是使用statistics.mean。但为了好玩,这里有一个不使用len()函数的 mean 版本,因此它(像statistics.mean)可以在不支持 的生成器上使用len()

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)))

解决方案 12:

我一直认为avg从builtins / stdlib中省略是因为它很简单

sum(L)/len(L) # L is some list

并且所有警告都已在调用者代码中得到解决以供本地使用

值得注意的警告:

  1. 非浮点结果:在 python2 中,9/4 是 2。要解决,请使用float(sum(L))/len(L)from __future__ import division

  2. 除以零:列表可能为空。解决方法:

if not L:
    raise WhateverYouWantError("foo")
avg = float(sum(L))/len(L)

解决方案 13:

其他人已经发布了非常好的答案,但有些人可能仍在寻找一种经典的方法来找到平均值(avg),所以我在这里发布这个(代码在 Python 3.6 中测试):

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
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