Menemukan rata-rata daftar

Saya harus mencari rata-rata daftar di Python. Ini kode saya sejauh ini

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

Saya sudah mendapatkannya sehingga menambahkan nilai-nilai dalam daftar, tetapi saya tidak tahu bagaimana membuatnya membaginya?

Pada Python 3.4+ Anda dapat menggunakan statistics.mean()

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

import statistics
statistics.mean(l)  # 20.11111111111111

Pada versi Python yang lebih lama dapat Anda lakukan

sum(l) / len(l)

Pada Python 2 Anda perlu mengonversi lenke float untuk mendapatkan pembagian float

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

Tidak perlu digunakan reduce. Jauh lebih lambat dan dihapus dengan Python 3.

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

Anda bisa menggunakan numpy.mean:

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

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

Sebuah statistik modul telah ditambahkan ke python 3.4 . Ini memiliki fungsi untuk menghitung rata-rata yang disebut rata- rata . Contoh dengan daftar yang Anda berikan adalah:

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

Mengapa Anda menggunakan reduce()ini ketika Python memiliki cromulent yang sempurnasum() fungsi ?

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

(Hal float()ini diperlukan untuk memaksa Python melakukan pembagian floating-point.)

Ada perpustakaan statistik jika Anda menggunakan python> = 3.4

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

Anda dapat menggunakan metode rata-rata seperti ini. Katakanlah Anda memiliki daftar angka yang ingin Anda temukan rata-rata: -

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

Ini memiliki metode lain juga seperti stdev, varians, mode, rata-rata harmonik, median dll yang terlalu berguna.

Alih-alih casting ke float, Anda dapat menambahkan 0,0 ke jumlah:

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

sum(l) / float(len(l)) adalah jawaban yang tepat, tetapi hanya untuk kelengkapan Anda dapat menghitung rata-rata dengan satu pengurangan:

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

Perhatikan bahwa ini dapat menyebabkan sedikit kesalahan pembulatan:

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

Saya mencoba menggunakan opsi di atas tetapi tidak berhasil. Coba ini:

from statistics import mean

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

print(n)
print(mean(n))

bekerja pada python 3.5

Atau penggunaan pandas's Series.meanmetode:

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
>>> 

Dari dokumen:

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

Dan di sini adalah dokumen untuk ini:

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

Dan seluruh dokumentasi:

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

Saya memiliki pertanyaan serupa untuk dipecahkan dalam masalah Udacity. Alih-alih fungsi bawaan yang saya kodekan:

def list_mean(n):

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

Jauh lebih lama dari biasanya tetapi bagi pemula itu cukup menantang.

sebagai pemula, saya hanya memberi kode ini:

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)

Jika Anda ingin mendapatkan lebih dari sekadar rata-rata (alias rata-rata), Anda dapat memeriksa statistik yang tidak lengkap

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)

Agar dapat digunakan reduceuntuk mengambil rata-rata berlari, Anda harus melacak total tetapi juga jumlah elemen yang terlihat sejauh ini. karena itu bukan elemen sepele dalam daftar, Anda juga harus memberikan reduceargumen tambahan untuk dilipat.

>>> 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

Keduanya dapat memberi Anda mendekati nilai yang sama pada bilangan bulat atau setidaknya 10 nilai desimal. Tetapi jika Anda benar-benar mempertimbangkan nilai mengambang lama keduanya bisa berbeda. Pendekatan dapat bervariasi pada apa yang ingin Anda capai.

>>> 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

Nilai mengambang

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

@Andrew Clark benar dalam pernyataannya.

seandainya

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]]

Anda dapat melihat bahwa xmemiliki dimensi 3 * 10 jika Anda perlu mendapatkan meanuntuk setiap baris Anda dapat mengetik ini

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

jangan lupa import numpy as np

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

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

Temukan rata-rata dalam daftar Dengan menggunakan kode PYTHON berikut :

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

coba ini dengan mudah.

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

atau suka diposting sebelumnya

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

1.0 adalah untuk memastikan Anda mendapatkan divisi floating point

Menggabungkan beberapa jawaban di atas, saya telah datang dengan yang berikut ini yang berfungsi dengan mengurangi dan tidak menganggap Anda memiliki Ldi dalam fungsi pengurangan:

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

Saya hanya ingin menambahkan pendekatan lain

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)