Berechnung des arithmetischen Mittels (eine Art von Durchschnitt) in Python

Gibt es in Python eine integrierte oder Standardbibliotheksmethode, um das arithmetische Mittel (eine Art von Durchschnitt) einer Liste von Zahlen zu berechnen?

Mir ist nichts in der Standardbibliothek bekannt. Sie könnten jedoch Folgendes verwenden:

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

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

In numpy gibt es numpy.mean().

NumPy hat numpy.meanein arithmetisches Mittel. Die Verwendung ist so einfach:

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

Verwendung statistics.mean:

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

Es ist seit Python 3.4 verfügbar. Für Benutzer von 3.1-3.3 ist eine alte Version des Moduls auf PyPI unter dem Namen verfügbar stats. Wechseln Sie einfach statisticszu stats.

Sie brauchen nicht einmal Numpy oder Scipy ...

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

Verwenden Sie scipy:

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

Anstatt zu schweben, können Sie folgen

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

oder mit Lambda

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

UPDATES: 15.12.2019

Python 3.8 hat dem Statistikmodul die Funktion fmean hinzugefügt . Welches ist schneller und gibt immer float zurück.

Konvertieren Sie Daten in Gleitkommazahlen und berechnen Sie das arithmetische Mittel.

Dies läuft schneller als die Funktion mean () und gibt immer einen float zurück. Die Daten können eine Sequenz oder iterierbar sein. Wenn das Eingabedatensatz leer ist, wird ein StatisticsError ausgelöst.

fmean ([3.5, 4.0, 5.25])

4.25

Neu in Version 3.8.

from statistics import mean
avarage=mean(your_list)

beispielsweise

from statistics import mean

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

und Ergebnis ist

3.0

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

Beispiele:

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)

Ich habe immer angenommen, dass avges in der Builtins / Stdlib weggelassen wird, weil es so einfach ist wie

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

und alle Vorbehalte würden bereits im Anrufercode für die lokale Verwendung behandelt .

Bemerkenswerte Einschränkungen:

1. Nicht-Float-Ergebnis: In Python2 ist 9/4 2. zum Auflösen, Verwenden von float(sum(L))/len(L)oderfrom __future__ import division

2. Division durch Null: Die Liste ist möglicherweise leer. lösen:

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

Die richtige Antwort auf Ihre Frage ist zu verwenden statistics.mean. Aber zum Spaß, hier ist eine Version von mean, die die len()Funktion nicht verwendet , so dass sie (wie statistics.mean) für Generatoren verwendet werden kann, die nicht unterstützen 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)))

Andere haben bereits sehr gute Antworten gepostet, aber einige Leute suchen möglicherweise noch nach einem klassischen Weg, um Mean (Durchschnitt) zu finden. Deshalb poste ich dies hier (Code getestet in 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