我必须在Python中找到列表的平均值。 到目前为止,这是我的代码
l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
print reduce(lambda x, y: x + y, l)
我已经知道了,所以它可以将列表中的值相加,但是我不知道如何将其划分为它们?
#1楼
l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
l = map(float,l)
print '%.2f' %(sum(l)/len(l))
#2楼
统计模块已添加到python 3.4中 。 它具有计算平均值的功能,称为均值 。 您提供的列表的示例为:
from statistics import mean
l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
mean(l)
#3楼
除了将其强制转换为浮点数外,还可以在总和上加上0.0:
def avg(l):
return sum(l, 0.0) / len(l)
#4楼
在Udacity的问题中,我也有类似的问题要解决。 我编码的不是内置函数:
def list_mean(n):
summing = float(sum(n))
count = float(len(n))
if n == []:
return False
return float(summing/count)
比平常更长的时间,但是对于初学者来说,这是一个很大的挑战。
#5楼
两者都可以为您提供接近整数或至少10个十进制值的相似值。 但是,如果您真正考虑的是长浮点值,则两者可能会有所不同。 方法可能因您要实现的目标而异。
>>> l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
>>> print reduce(lambda x, y: x + y, l) / len(l)
20
>>> sum(l)/len(l)
20
浮动值
>>> print reduce(lambda x, y: x + y, l) / float(len(l))
20.1111111111
>>> print sum(l)/float(len(l))
20.1111111111
@安德鲁·克拉克(Andrew Clark)的发言是正确的。
#6楼
我尝试使用上面的选项,但是没有用。 尝试这个:
from statistics import mean
n = [11, 13, 15, 17, 19]
print(n)
print(mean(n))
在python 3.5上工作
#7楼
结合上面的几个答案,我得出了与reduce一起使用的以下内容,并且不假定您在reduce函数中有L
可用:
from operator import truediv
L = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
def sum_and_count(x, y):
try:
return (x[0] + y, x[1] + 1)
except TypeError:
return (x + y, 2)
truediv(*reduce(sum_and_count, L))
# prints
20.11111111111111
#8楼
作为一个初学者,我只是这样编码:
L = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
total = 0
def average(numbers):
total = sum(numbers)
total = float(total)
return total / len(numbers)
print average(L)
#9楼
我想添加另一种方法
import itertools,operator
list(itertools.accumulate(l,operator.add)).pop(-1) / len(l)
#10楼
numbers = [0,1,2,3]
numbers[0] = input("Please enter a number")
numbers[1] = input("Please enter a second number")
numbers[2] = input("Please enter a third number")
numbers[3] = input("Please enter a fourth number")
print (numbers)
print ("Finding the Avarage")
avarage = int(numbers[0]) + int(numbers[1]) + int(numbers[2]) + int(numbers [3]) / 4
print (avarage)
#11楼
假设
x = [[-5.01,-5.43,1.08,0.86,-2.67,4.94,-2.51,-2.25,5.56,1.03], [-8.12,-3.48,-5.52,-3.78,0.63,3.29,2.09,-2.13,2.86,-3.33], [-3.68,-3.54,1.66,-4.11,7.39,2.08,-2.59,-6.94,-2.26,4.33]]
您可以注意到x
维数为3 * 10,如果您需要获取每一行的mean
,则可以输入
theMean = np.mean(x1,axis=1)
别忘了import numpy as np
#12楼
如果您使用的是python> = 3.4,则有一个统计资料库
https://docs.python.org/3/library/statistics.html
您可以使用这种卑鄙的方法。 假设您有一个要查找均值的数字列表:-
list = [11, 13, 12, 15, 17]
import statistics as s
s.mean(list)
它也有其他方法,如stdev,方差,众数,谐波均值,中位数等,这些方法也非常有用。
#13楼
如果您想获得的不仅仅是平均值(也就是平均值),您可以查看scipy统计信息
from scipy import stats
l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
print(stats.describe(l))
# DescribeResult(nobs=9, minmax=(2, 78), mean=20.11111111111111,
# variance=572.3611111111111, skewness=1.7791785448425341,
# kurtosis=1.9422716419666397)
#14楼
或使用pandas
的Series.mean
方法:
pd.Series(sequence).mean()
演示:
>>> import pandas as pd
>>> l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
>>> pd.Series(l).mean()
20.11111111111111
>>>
从文档:
Series.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
¶
这是文档:
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generation/pandas.Series.mean.html
以及整个文档:
#15楼
使用以下PYTHON代码在列表中查找平均值:
l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
print(sum(l)//len(l))
试试这个很容易。
#16楼
在Python 3.4+上,您可以使用statistics.mean()
l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
import statistics
statistics.mean(l) # 20.11111111111111
在旧版本的Python上,您可以执行
sum(l) / len(l)
在Python 2上,您需要将len
转换为float以获得float除法
sum(l) / float(len(l))
无需使用reduce
。 它慢得多,并已在Python 3中删除 。
#17楼
l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
sum(l) / len(l)
#18楼
当Python具有完美的crosument sum()
函数时,为什么要为此使用reduce()
?
print sum(l) / float(len(l))
(必须使用float()
才能强制Python执行浮点除法。)
#19楼
print reduce(lambda x, y: x + y, l)/(len(l)*1.0)
或喜欢以前发布的
sum(l)/(len(l)*1.0)
1.0是确保获得浮点除法
#20楼
为了使用reduce
来获得运行平均值,您需要跟踪总数,但也要跟踪到目前为止看到的元素总数。 由于这不是列表中的琐碎元素,因此还必须传递reduce
来折叠成一个额外的参数。
>>> l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
>>> running_average = reduce(lambda aggr, elem: (aggr[0] + elem, aggr[1]+1), l, (0.0,0))
>>> running_average[0]
(181.0, 9)
>>> running_average[0]/running_average[1]
20.111111111111111
#21楼
sum(l) / float(len(l))
是正确的答案,但是仅出于完整性考虑,您可以使用一个reduce来计算平均值:
>>> reduce(lambda x, y: x + y / float(len(l)), l, 0)
20.111111111111114
请注意,这可能会导致轻微的舍入错误:
>>> sum(l) / float(len(l))
20.111111111111111
#22楼
您可以使用numpy.mean
:
l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
import numpy as np
print(np.mean(l))
asdfgh0077
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