Trouver la moyenne d'une liste

Je dois trouver la moyenne d'une liste en Python. C'est mon code jusqu'à présent

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

Je l'ai donc il additionne les valeurs de la liste, mais je ne sais pas comment le diviser en elles?

Sur Python 3.4+, vous pouvez utiliser statistics.mean()

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

import statistics
statistics.mean(l)  # 20.11111111111111

Sur les anciennes versions de Python, vous pouvez le faire

sum(l) / len(l)

Sur Python 2, vous devez convertir lenen flottant pour obtenir la division flottante

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

Il n'est pas nécessaire d'utiliser reduce. Il est beaucoup plus lent et a été supprimé dans Python 3.

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

Vous pouvez utiliser numpy.mean:

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

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

Un module de statistiques a été ajouté à python 3.4 . Il a une fonction pour calculer la moyenne appelée moyenne . Un exemple avec la liste que vous avez fournie serait:

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

Pourquoi utiliseriez-vous reduce()cela lorsque Python a une sum()fonction parfaitement cromulente ?

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

(Le float()est nécessaire pour forcer Python à effectuer une division en virgule flottante.)

Il y a une bibliothèque de statistiques si vous utilisez python> = 3.4

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

Vous pouvez utiliser sa méthode moyenne comme celle-ci. Disons que vous avez une liste de nombres dont vous voulez trouver la moyenne: -

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

Il a aussi d'autres méthodes comme stdev, variance, mode, harmonic mean, median etc. qui sont trop utiles.

Au lieu de lancer pour flotter, vous pouvez ajouter 0,0 à la somme:

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

sum(l) / float(len(l)) est la bonne réponse, mais juste pour être complet, vous pouvez calculer une moyenne avec une seule réduction:

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

Notez que cela peut entraîner une légère erreur d'arrondi:

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

J'ai essayé d'utiliser les options ci-dessus, mais cela n'a pas fonctionné. Essaye ça:

from statistics import mean

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

print(n)
print(mean(n))

travaillé sur python 3.5

Ou utiliser pandas la Series.meanméthode de:

pd.Series(sequence).mean()

Démo:

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

De la documentation:

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

Et voici les documents pour cela:

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

Et toute la documentation:

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

J'avais une question similaire à résoudre dans les problèmes d'un Udacity. Au lieu d'une fonction intégrée, j'ai codé:

def list_mean(n):

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

Beaucoup plus longtemps que d'habitude, mais pour un débutant, c'est assez difficile.

en tant que débutant, je viens de coder ceci:

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)

Si vous vouliez obtenir plus que la moyenne (aka moyenne), vous pouvez consulter les statistiques scipy

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)

Pour pouvoir utiliser reduceune moyenne mobile, vous devrez suivre le total mais aussi le nombre total d'éléments vus jusqu'à présent. comme ce n'est pas un élément trivial dans la liste, vous devrez également passer reduceun argument supplémentaire pour vous replier.

>>> 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

Les deux peuvent vous donner près de valeurs similaires sur un entier ou au moins 10 valeurs décimales. Mais si vous envisagez vraiment de longues valeurs flottantes, les deux peuvent être différents. L'approche peut varier selon ce que vous souhaitez réaliser.

>>> 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

Valeurs flottantes

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

@Andrew Clark avait raison sur sa déclaration.

supposer que

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]]

vous pouvez remarquer qu'il xa une dimension 3 * 10 si vous avez besoin d'obtenir le meanà chaque ligne, vous pouvez taper ceci

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

n'oubliez pas de import numpy as np

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

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

Trouver la moyenne dans la liste En utilisant le code PYTHON suivant:

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

essayez-le facilement.

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

ou comme publié précédemment

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

Le 1.0 est pour vous assurer d'obtenir une division en virgule flottante

En combinant quelques-unes des réponses ci-dessus, j'ai trouvé ce qui suit qui fonctionne avec réduire et ne suppose pas que vous disposez de Lla fonction de réduction:

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

Je veux ajouter juste une autre approche

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)