Den Durchschnitt einer Liste ermitteln

Ich muss den Durchschnitt einer Liste in Python finden. Dies ist mein bisheriger Code

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

Ich habe es so, dass es die Werte in der Liste addiert, aber ich weiß nicht, wie ich es in sie aufteilen soll?

Unter Python 3.4+ können Sie verwenden statistics.mean()

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

import statistics
statistics.mean(l)  # 20.11111111111111

Auf älteren Versionen von Python können Sie dies tun

sum(l) / len(l)

In Python 2 müssen Sie lenin einen Float konvertieren , um die Float-Division zu erhalten

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

Es besteht keine Notwendigkeit zu verwenden reduce. Es ist viel langsamer und wurde entfernt in Python 3.

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

Sie können verwenden numpy.mean:

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

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

Eine Statistik - Modul wurde auf Python 3.4 hinzugefügt . Es hat eine Funktion zur Berechnung des als Mittelwert bezeichneten Durchschnitts . Ein Beispiel für die von Ihnen bereitgestellte Liste wäre:

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

Warum sollten Sie reduce()dies verwenden, wenn Python eine perfekt cromulente sum()Funktion hat?

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

(Dies float()ist erforderlich, um Python zu einer Gleitkommadivision zu zwingen.)

Es gibt eine Statistikbibliothek, wenn Sie Python> = 3.4 verwenden

https://docs.python.org/3/library/statistics.html

Sie können die mittlere Methode wie diese verwenden. Angenommen, Sie haben eine Liste mit Zahlen, deren Mittelwert Sie ermitteln möchten: -

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

Es gibt auch andere Methoden wie stdev, Varianz, Modus, harmonisches Mittel, Median usw., die zu nützlich sind.

Anstatt zu schweben, um zu schweben, können Sie der Summe 0,0 hinzufügen:

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

sum(l) / float(len(l)) ist die richtige Antwort, aber der Vollständigkeit halber können Sie einen Durchschnitt mit einer einzigen Reduzierung berechnen:

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

Beachten Sie, dass dies zu einem leichten Rundungsfehler führen kann:

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

Ich habe versucht, die oben genannten Optionen zu verwenden, aber es hat nicht funktioniert. Versuche dies:

from statistics import mean

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

print(n)
print(mean(n))

arbeitete an Python 3.5

Oder verwenden Sie pandasdie Series.meanMethode:

pd.Series(sequence).mean()

Demo:

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

Aus den Dokumenten:

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

Und hier sind die Dokumente dafür:

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

Und die gesamte Dokumentation:

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

Ich hatte eine ähnliche Frage bei den Problemen eines Udacity zu lösen. Anstelle einer eingebauten Funktion habe ich codiert:

def list_mean(n):

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

Viel länger als gewöhnlich, aber für Anfänger ist es eine ziemliche Herausforderung.

Als Anfänger habe ich gerade Folgendes codiert:

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)

Wenn Sie mehr als nur den Mittelwert (auch bekannt als Durchschnitt) erhalten möchten, können Sie sich die Scipy-Statistiken ansehen

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)

Um reduceeinen laufenden Durchschnitt zu ermitteln, müssen Sie die Gesamtzahl, aber auch die Gesamtzahl der bisher gesehenen Elemente verfolgen. Da dies kein triviales Element in der Liste ist, müssen Sie auch reduceein zusätzliches Argument übergeben, um es zu falten.

>>> 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

Mit beiden können Sie nahezu ähnliche Werte für eine Ganzzahl oder mindestens 10 Dezimalwerte erhalten. Wenn Sie jedoch wirklich lange schwebende Werte in Betracht ziehen, können beide unterschiedlich sein. Der Ansatz kann variieren, je nachdem, was Sie erreichen möchten.

>>> 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

Gleitende Werte

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

@ Andrew Clark war korrekt in seiner Aussage.

nehme an, dass

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]]

Sie können feststellen, dass xDimension 3 * 10 hat, wenn Sie die meanzu jeder Zeile erhalten müssen, können Sie dies eingeben

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

vergiss es nicht import numpy as np

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

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

Finden Sie den Durchschnitt in der Liste Mit dem folgenden PYTHON- Code:

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

versuchen Sie es einfach.

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

oder wie zuvor gepostet

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

Die 1.0 soll sicherstellen, dass Sie eine Gleitkommadivision erhalten

Wenn ich einige der oben genannten Antworten kombiniere, habe ich Folgendes gefunden, das mit Reduzieren funktioniert und nicht davon ausgeht, dass Sie Linnerhalb der Reduktionsfunktion verfügbar sind:

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

Ich möchte nur einen weiteren Ansatz hinzufügen

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)