Calcolo della media aritmetica (un tipo di media) in Python

Esiste un metodo di libreria integrato o standard in Python per calcolare la media aritmetica (un tipo di media) di un elenco di numeri?

Non sono a conoscenza di nulla nella libreria standard. Tuttavia, potresti usare qualcosa come:

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

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

In intorpidimento, c'è numpy.mean().

NumPy ha una numpy.meanmedia aritmetica. L'utilizzo è semplice come questo:

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

Utilizzare statistics.mean:

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

È disponibile da Python 3.4. Per gli utenti 3.1-3.3, una versione precedente del modulo è disponibile su PyPI con il nome stats. Passa statisticsa stats.

Non hai nemmeno bisogno di intorpidimento o scipy ...

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

Usa scipy:

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

Invece di lanciare il float puoi fare quanto segue

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

o usando lambda

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

AGGIORNAMENTI: 15-12-2019

Python 3.8 ha aggiunto la funzione fmean al modulo statistico . Che è più veloce e restituisce sempre float.

Converti i dati in float e calcola la media aritmetica.

Funziona più velocemente della funzione mean () e restituisce sempre un float. I dati possono essere una sequenza o iterabili. Se il set di dati di input è vuoto, genera un StatisticsError.

fmean ([3.5, 4.0, 5.25])

4.25

Novità nella versione 3.8.

from statistics import mean
avarage=mean(your_list)

per esempio

from statistics import mean

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

e il risultato è

3.0

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

Esempi:

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)

Ho sempre pensato che avgfosse omesso dai builtin / stdlib perché è semplice come

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

e tutti gli avvertimenti sarebbero già stati risolti nel codice chiamante per l'uso locale .

Avvertenze importanti:

1. risultato non float: in python2, 9/4 è 2. per risolvere, usare float(sum(L))/len(L)ofrom __future__ import division

2. divisione per zero: l'elenco potrebbe essere vuoto. risolvere:

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

La risposta corretta alla tua domanda è usare statistics.mean. Ma per divertimento, ecco una versione di mean che non usa la len()funzione, quindi (come statistics.mean) può essere usata su generatori, che non supportano 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)))

Altri hanno già pubblicato ottime risposte, ma alcune persone potrebbero ancora cercare un modo classico per trovare Mean (avg), quindi qui inserisco questo (codice testato 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