Расчет среднего арифметического (один тип среднего) в Python

Есть ли в Python встроенный или стандартный библиотечный метод для вычисления среднего арифметического (одного типа среднего) списка чисел?

Я ничего не знаю в стандартной библиотеке. Тем не менее, вы можете использовать что-то вроде:

def mean(numbers):
    return float(sum(numbers)) / max(len(numbers), 1)

>>> mean([1,2,3,4])
2.5
>>> mean([])
0.0

В NumPy есть numpy.mean().

NumPy имеет numpy.meanсреднее арифметическое. Использование так просто, как это:

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

Используйте statistics.mean:

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

Он доступен с Python 3.4. Для пользователей 3.1-3.3 старая версия модуля доступна в PyPI под именем stats. Просто измени statisticsна stats.

Тебе даже не нужен няшный или скупой ...

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

Используйте scipy:

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

Вместо того, чтобы бросать на плавание, вы можете сделать следующее

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

или используя лямбду

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

ОБНОВЛЕНИЯ: 2019-12-15

Python 3.8 добавил функцию fmean в модуль статистики . Который быстрее и всегда возвращает float.

Преобразовать данные в числа с плавающей запятой и вычислить среднее арифметическое.

Это выполняется быстрее, чем функция mean (), и всегда возвращает число с плавающей запятой. Данные могут быть последовательными или повторяемыми. Если входной набор данных пуст, возникает ошибка StatisticsError.

fmean ([3,5, 4,0, 5,25])

4,25

Новое в версии 3.8.

from statistics import mean
avarage=mean(your_list)

например

from statistics import mean

my_list=[5,2,3,2]
avarage=mean(my_list)
print(avarage)

и результат

3.0

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

Примеры:

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

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

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)

Я всегда предполагал, avgчто опущен в buildins / stdlib, потому что это так просто, как

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

и любые предупреждения будут адресованы в коде вызывающего абонента для локального использования .

Известные предостережения:

1. результат не с плавающей запятой: в python2 9/4 - это 2. для разрешения, использования float(sum(L))/len(L)илиfrom __future__ import division

2. деление на ноль: список может быть пустым. Решить:

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

Правильный ответ на ваш вопрос заключается в использовании statistics.mean. Но для удовольствия, вот версия означает, что не использует len()функцию, поэтому она (как statistics.mean) может использоваться на генераторах, которые не поддерживают 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)))

Другие уже опубликовали очень хорошие ответы, но некоторые люди все еще могут искать классический способ найти Mean (avg), поэтому здесь я выкладываю это (код, протестированный в Python 3.6):

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