Znajdowanie średniej z listy

Muszę znaleźć średnią listę w Pythonie. To do tej pory mój kod

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

Mam go, więc sumuje wartości na liście, ale nie wiem, jak je podzielić?

W Pythonie 3.4+ możesz używać statistics.mean()

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

import statistics
statistics.mean(l)  # 20.11111111111111

W starszych wersjach Pythona możesz to zrobić

sum(l) / len(l)

W Pythonie 2 musisz przekonwertować lenna zmiennoprzecinkowe, aby uzyskać podział zmiennoprzecinkowy

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

Nie ma potrzeby używania reduce. Jest znacznie wolniejszy i został usunięty w Pythonie 3.

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

Możesz użyć numpy.mean:

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

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

Statystyki moduł został dodany do Pythona 3.4 . Ma funkcję obliczania średniej zwanej średnią . Przykład z podaną listą to:

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

Dlaczego miałbyś używać reduce()tego, skoro Python ma doskonale chrupiącą sum()funkcję?

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

(Jest float()to konieczne, aby zmusić Python do dokonania podziału zmiennoprzecinkowego.)

Jeśli używasz Pythona> = 3.4, istnieje biblioteka statystyk

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

Możesz użyć metody podanej w ten sposób. Załóżmy, że masz listę liczb, których średnią chcesz znaleźć: -

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

Ma też inne metody, takie jak stdev, wariancja, tryb, średnia harmoniczna, mediana itp., Które są zbyt przydatne.

Zamiast rzutować na zmiennoprzecinkowe, możesz dodać 0,0 do sumy:

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

sum(l) / float(len(l)) jest właściwą odpowiedzią, ale tylko dla kompletności możesz obliczyć średnią za pomocą jednego zmniejszenia:

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

Pamiętaj, że może to spowodować niewielki błąd zaokrąglenia:

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

Próbowałem użyć powyższych opcji, ale nie działałem. Spróbuj tego:

from statistics import mean

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

print(n)
print(mean(n))

pracował na Pythonie 3.5

Lub stosowanie pandasjest Series.meanmetoda:

pd.Series(sequence).mean()

Próbny:

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

Z dokumentów:

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

A oto dokumenty na ten temat:

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

I cała dokumentacja:

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

Miałem podobne pytanie do rozwiązania w przypadku problemów Udacity. Zamiast wbudowanej funkcji kodowałem:

def list_mean(n):

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

Znacznie dłużej niż zwykle, ale dla początkującego jest to dość trudne.

jako początkujący właśnie kodowałem to:

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)

Jeśli chcesz uzyskać więcej niż tylko średnią (aka średnią), możesz sprawdzić scipy statystyki

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)

Aby użyć reducedo obliczenia średniej bieżącej, musisz śledzić całkowitą, ale także całkowitą liczbę elementów do tej pory widoczną. ponieważ nie jest to trywialny element na liście, musisz również reducepodać dodatkowy argument, aby go spasować.

>>> 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

Oba mogą dać ci zbliżone wartości na liczbach całkowitych lub co najmniej 10 wartości dziesiętnych. Ale jeśli naprawdę zastanawiasz się nad długimi zmiennymi wartościami, obie mogą być różne. Podejście może się różnić w zależności od tego, co chcesz osiągnąć.

>>> 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

Wartości zmiennoprzecinkowe

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

@Andrew Clark miał rację w swoim zeznaniu.

Przypuszczam, że

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]]

możesz zauważyć, że xma wymiar 3 * 10, jeśli potrzebujesz dostać się meando każdego wiersza, możesz to wpisać

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

nie zapomnij import numpy as np

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

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

Znajdź średnią na liście za pomocą następującego kodu PYTHON :

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

spróbuj tego łatwo.

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

lub jak opublikowano wcześniej

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

1.0 ma zapewnić podział zmiennoprzecinkowy

Łącząc kilka powyższych odpowiedzi, wymyśliłem następujące, które działają z redukcją i nie zakładają, że masz Ldostęp do funkcji redukcji:

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

Chcę dodać tylko inne podejście

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)