Tìm mức trung bình của một danh sách

Tôi phải tìm trung bình của một danh sách trong Python. Đây là mã của tôi cho đến nay

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
print reduce(lambda x, y: x + y, l)

Tôi đã có nó để nó cộng các giá trị trong danh sách lại với nhau, nhưng tôi không biết làm thế nào để phân chia chúng thành các giá trị?

Trên Python 3.4+ bạn có thể sử dụng statistics.mean()

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]

import statistics
statistics.mean(l)  # 20.11111111111111

Trên các phiên bản cũ hơn của Python, bạn có thể làm

sum(l) / len(l)

Trên Python 2, bạn cần chuyển đổi lenthành float để có phân chia float

sum(l) / float(len(l))

Không có nhu cầu sử dụng reduce. Nó chậm hơn nhiều và đã bị xóa trong Python 3.

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
sum(l) / len(l)

Bạn có thể sử dụng numpy.mean:

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]

import numpy as np
print(np.mean(l))

Một mô-đun thống kê đã được thêm vào python 3.4 . Nó có một hàm để tính giá trị trung bình gọi là trung bình . Một ví dụ với danh sách bạn cung cấp sẽ là:

from statistics import mean
l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
mean(l)

Tại sao bạn sẽ sử dụng reduce()cho điều này khi Python có sum()chức năng cromulent hoàn hảo ?

print sum(l) / float(len(l))

(Điều float()cần thiết là buộc Python thực hiện phép chia dấu phẩy động.)

Có thư viện thống kê nếu bạn đang sử dụng python> = 3,4

https://docs.python.org/3/l Library / statistic.html

Bạn có thể sử dụng phương pháp của nó như thế này. Giả sử bạn có một danh sách các số mà bạn muốn tìm có nghĩa là: -

list = [11, 13, 12, 15, 17]
import statistics as s
s.mean(list)

Nó có các phương thức khác giống như stdev, phương sai, chế độ, trung bình hài, trung vị, v.v ... quá hữu ích.

Thay vì truyền để nổi, bạn có thể thêm 0,0 vào tổng:

def avg(l):
    return sum(l, 0.0) / len(l)

sum(l) / float(len(l)) là câu trả lời đúng, nhưng chỉ cần tính đầy đủ, bạn có thể tính trung bình với một mức giảm duy nhất:

>>> reduce(lambda x, y: x + y / float(len(l)), l, 0)
20.111111111111114

Lưu ý rằng điều này có thể dẫn đến một lỗi làm tròn nhẹ:

>>> sum(l) / float(len(l))
20.111111111111111

Tôi đã thử sử dụng các tùy chọn ở trên nhưng không được. Thử cái này:

from statistics import mean

n = [11, 13, 15, 17, 19]

print(n)
print(mean(n))

làm việc trên python 3.5

Hoặc sử dụng pandascủa Series.meanphương pháp:

pd.Series(sequence).mean()

Bản giới thiệu:

>>> import pandas as pd
>>> l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
>>> pd.Series(l).mean()
20.11111111111111
>>> 

Từ các tài liệu:

Series.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)¶

Và đây là tài liệu cho việc này:

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/urdy/generated/pandas.Series.mean.html

Và toàn bộ tài liệu:

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/urdy/10min.html

Tôi đã có một câu hỏi tương tự để giải quyết vấn đề của Udacity. Thay vì một hàm tích hợp, tôi đã mã hóa:

def list_mean(n):

    summing = float(sum(n))
    count = float(len(n))
    if n == []:
        return False
    return float(summing/count)

Lâu hơn nhiều so với bình thường nhưng đối với người mới bắt đầu thì khá khó khăn.

là người mới bắt đầu, tôi chỉ mã hóa điều này:

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)

Nếu bạn muốn nhận được nhiều hơn chỉ là trung bình (còn gọi là trung bình), bạn có thể kiểm tra số liệu thống kê đáng sợ

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)

Để sử dụng reduceđể lấy mức trung bình đang chạy, bạn sẽ cần theo dõi tổng số nhưng cũng có tổng số phần tử được nhìn thấy cho đến nay. vì đó không phải là một yếu tố tầm thường trong danh sách, bạn cũng sẽ phải thông qua reducemột đối số bổ sung để xếp vào.

>>> 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

Cả hai đều có thể cung cấp cho bạn gần với các giá trị tương tự trên một số nguyên hoặc ít nhất 10 giá trị thập phân. Nhưng nếu bạn thực sự xem xét các giá trị nổi dài cả hai có thể khác nhau. Cách tiếp cận có thể khác nhau về những gì bạn muốn đạt được.

>>> 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

Giá trị nổi

>>> print reduce(lambda x, y: x + y, l) / float(len(l))
20.1111111111
>>> print sum(l)/float(len(l))
20.1111111111

@Andrew Clark đã đúng về tuyên bố của mình.

giả sử rằng

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]]

bạn có thể nhận thấy rằng xcó kích thước 3 * 10 nếu bạn cần lấy meantừng hàng, bạn có thể nhập thứ này

theMean = np.mean(x1,axis=1)

đừng quên import numpy as np

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]

l = map(float,l)
print '%.2f' %(sum(l)/len(l))

Tìm mức trung bình trong danh sách Bằng cách sử dụng mã PYTHON sau :

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
print(sum(l)//len(l))

Hãy thử nó dễ dàng.

print reduce(lambda x, y: x + y, l)/(len(l)*1.0)

hoặc thích đăng trước đó

sum(l)/(len(l)*1.0)

1.0 là để đảm bảo bạn có được phân chia dấu phẩy động

Kết hợp một vài câu trả lời ở trên, tôi đã đưa ra những cách sau đây có tác dụng giảm và không cho rằng bạn có Lsẵn bên trong hàm khử:

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

Tôi muốn thêm một cách tiếp cận khác

import itertools,operator
list(itertools.accumulate(l,operator.add)).pop(-1) / len(l)

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)