Bir listenin ortalamasını bulma

Python'da bir liste ortalamasını bulmak zorundayım. Bu benim kodum

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

Ben listedeki değerleri bir araya ekledi, ama ben onları bölmek nasıl bilmiyorum?

Python 3.4+ sürümünde şunları kullanabilirsiniz: statistics.mean()

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

import statistics
statistics.mean(l)  # 20.11111111111111

Python'un eski sürümlerinde şunları yapabilirsiniz:

sum(l) / len(l)

Python 2'de lenşamandıra bölümü elde etmek için şamandıraya dönüştürmeniz gerekir

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

Kullanmaya gerek yoktur reduce. Çok daha yavaştır ve Python 3'te kaldırılmıştır .

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

Şunları kullanabilirsiniz numpy.mean:

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

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

Python 3.4'e bir istatistik modülü eklendi . Ortalama olarak adlandırılan ortalamayı hesaplamak için bir işlevi vardır . Sağladığınız listeye örnek olarak şunlar verilebilir:

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

reduce()Python mükemmel bir karalama sum()işlevine sahip olduğunda neden bunu kullanasınız ?

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

( float()Python'u bir kayan nokta bölümü yapmaya zorlamak için gereklidir.)

Python> = 3.4 kullanıyorsanız bir istatistik kütüphanesi var

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

Bunun gibi ortalama bir yöntem kullanabilirsiniz. Diyelim ki, bulmak istediğiniz sayıların bir listesi var: -

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

Stdev, varyans, mod, harmonik ortalama, medyan vb.Gibi çok yararlı olan başka yöntemleri de vardır.

Şamandıra dökmek yerine, toplama 0.0 ekleyebilirsiniz:

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

sum(l) / float(len(l)) doğru cevaptır, ancak tamlık için tek bir azaltmayla ortalama hesaplayabilirsiniz:

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

Bunun hafif bir yuvarlama hatasına neden olabileceğini unutmayın:

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

Yukarıdaki seçenekleri kullanmayı denedim ama işe yaramadı. Bunu dene:

from statistics import mean

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

print(n)
print(mean(n))

python 3.5 üzerinde çalıştı

Ya kullanımı pandas'ın Series.meanyöntemi:

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
>>> 

Dokümanlardan:

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

Ve işte bunun için dokümanlar:

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

Ve tüm belgeler:

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

Udacity'nin sorunlarını çözmek için benzer bir sorum vardı. Kodlanmış yerleşik bir fonksiyon yerine:

def list_mean(n):

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

Normalden çok daha uzun ama yeni başlayanlar için oldukça zor.

bir acemi olarak, ben sadece kodladı:

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)

Sadece ortalamadan (ortalama olarak) daha fazlasını elde etmek istiyorsanız, scipy istatistiklerini kontrol edebilirsiniz.

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)

reduceÇalışan bir ortalama almak için kullanmak için, şimdiye kadar görülen toplamı değil toplam öğe sayısını da izlemeniz gerekir. Bu listede önemsiz bir öğe olmadığından, reducekatlanmak için ekstra bir argüman da iletmeniz gerekecek .

>>> 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

Her ikisi de size bir tamsayıda benzer değerlere yakın veya en az 10 ondalık değer verebilir. Ancak gerçekten uzun değişken değerleri düşünüyorsanız, her ikisi de farklı olabilir. Yaklaşım neyi başarmak istediğinize göre değişebilir.

>>> 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

Değişken değerler

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

@Andrew Clark yaptığı açıklamada haklıydı.

farz et ki

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]]

Eğer her satıra almanız xgerekiyorsa 3 * 10 boyutuna sahip olduğunu fark meanedebilirsiniz.

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

unutma import numpy as np

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

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

Aşağıdaki PYTHON kodunu kullanarak listedeki ortalamayı bulun :

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

bunu kolay deneyin.

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

veya daha önce gönderilmiş gibi

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

1.0, kayan nokta bölümü aldığınızdan emin olmak içindir

Yukarıdaki cevaplardan birkaçını birleştirerek L, azaltma ile çalışan ve azaltma işlevi içinde kullanılabilir olduğunuzu varsaymayan aşağıdakileri buldum :

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

Sadece başka bir yaklaşım eklemek istiyorum

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)