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)?
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)?
Answers:
我不知道标准库中的任何内容。但是,您可以使用类似以下内容的方法:
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()
。
[]
是0
,它可以这样做float(sum(l))/max(len(l),1)
。
max
?
NumPy的a numpy.mean
是算术平均值。用法很简单:
>>> import numpy
>>> a = [1, 2, 4]
>>> numpy.mean(a)
2.3333333333333335
您甚至不需要麻木或肮脏的...
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> print(sum(a) / len(a))
3
from __future__ import division
a = list()
呢 提议的代码导致ZeroDivisionError
。
使用scipy:
import scipy;
a=[1,2,4];
print(scipy.mean(a));
除了强制浮动之外,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功能fmean。哪个更快,并且总是返回float。
将数据转换为浮点并计算算术平均值。
它的运行速度比mean()函数快,并且始终返回浮点数。数据可以是序列或可迭代的。如果输入数据集为空,则引发StatisticsError。
fmean([3.5,4.0,5.25])
4.25
3.8版的新功能。
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)
其他人已经发布了很好的答案,但有些人可能仍在寻找找到Mean(avg)的经典方法,因此,我在这里发布了此信息(在Python 3.6中测试过的代码):
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