python求平均值

python沒有提供求平均數(shù)的函數(shù)，建議先求和然后除以個(gè)數(shù)求得，內(nèi)容如下：

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#!/usr/bin/env pythonimport timeimport numpy as np，dd = np.random.randint(0, 20, size=(2*1000*1000))t_start = time.clock()avg_sum1 =0.0BlockOffset = 0 ? ? while BlockOffset len(dd):if dd[BlockOffset + 1] = 10。

解釋性：

一個(gè)用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉(zhuǎn)換到一個(gè)你的計(jì)算機(jī)使用的語言（二進(jìn)制代碼，即0和1）。這個(gè)過程通過編譯器和不同的標(biāo)記、選項(xiàng)完成。

運(yùn)行程序的時(shí)候，連接/轉(zhuǎn)載器軟件把你的程序從硬盤復(fù)制到內(nèi)存中并且運(yùn)行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進(jìn)制代碼。你可以直接從源代碼運(yùn)行 程序。

在計(jì)算機(jī)內(nèi)部，Python解釋器把源代碼轉(zhuǎn)換成稱為字節(jié)碼的中間形式，然后再把它翻譯成計(jì)算機(jī)使用的機(jī)器語言并運(yùn)行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易于移植。

用python求平均值的代碼

將未來七天數(shù)值輸入wendu列表

利用sum函數(shù)求和，這點(diǎn)和excel里類似。賦值給變量s

.將變量s除7， 利用len函數(shù)求列表長度。再轉(zhuǎn)化為整數(shù)，用int函數(shù)。賦值給average變量。編程就是這么一步一步，不能有一點(diǎn)錯(cuò)

將平均值打印到屏幕，利用print函數(shù)

.運(yùn)行程序，或按f5，結(jié)果屏幕上顯示。結(jié)果隨數(shù)字改變而改變。程序自動(dòng)完成。如果報(bào)錯(cuò)，則要排除bug

python如何定義一個(gè)函數(shù)求列表各項(xiàng)數(shù)據(jù)平均值？

# coding = GBK

a =[1,2,3,4,5]

sum=0

b = len(a)

print("這個(gè)數(shù)組的長度為：",b)

for i? in a:

sum =sum +i

print("這個(gè)數(shù)組之和為：",sum)

print("這個(gè)數(shù)組平均數(shù)為",sum/b)

或

import sys

sum = 0

cnt = 0

f = open('1.txt', 'r')

files = f.readline()

while (files ):

sum = sum + float(files .split(",")[0])

cnt = cnt + 1

files = f.readline()

print(sum / cnt)

f.close()

或者。

#!/usr/bin/env pythonimport timeimport numpy as np

dd = np.random.randint(0, 20, size=(2*1000*1000))t_start = time.clock()avg_sum1 =

0.0BlockOffset = 0 ? ? while BlockOffset len(dd):

if dd[BlockOffset + 1] = 10:

avg_sum1 += dd[BlockOffset + 1] * 0.1

else:

avg_sum1 += dd[BlockOffset + 0] * 0.01

BlockOffset += 2print('Avg: ' + str(avg_sum1 / len(dd) / 2)) ? ?print('Exe time: ' +

str(time.clock() - t_start))

擴(kuò)展資料：

python 實(shí)現(xiàn)求和、計(jì)數(shù)、最大最小值、平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)偏差、百分比。

import?sys

class?Stats:

def?__init__(self, sequence):

# sequence of numbers we will process

# convert all items to floats for numerical processing

self.sequence?=?[float(item)?for?item?in?sequence]

def?sum(self):

if?len(self.sequence) ?1:

return?None

else:

return?sum(self.sequence)

def?count(self):

return?len(self.sequence)

def?min(self):

if?len(self.sequence) ?1:

return?None

else:

return?min(self.sequence)

def?max(self):

if?len(self.sequence) ?1:

return?None

else:

return?max(self.sequence)

def?avg(self):

if?len(self.sequence) ?1:

return?None

else:

return?sum(self.sequence)?/?len(self.sequence)?

def?median(self):

if?len(self.sequence) ?1:

return?None

else:

self.sequence.sort()

return?self.sequence[len(self.sequence)?//?2]

def?stdev(self):

if?len(self.sequence) ?1:

return?None

else:

avg?=?self.avg()

sdsq?=?sum([(i?-?avg)?**?2?for?i?in?self.sequence])

stdev?=?(sdsq?/?(len(self.sequence)?-?1))?**?.5

return?stdev

def?percentile(self, percentile):

if?len(self.sequence) ?1:

value?=?None

elif?(percentile =?100):

sys.stderr.write('ERROR: percentile must be 100.? you supplied: %s\n'%?percentile)

value?=?None

else:

element_idx?=?int(len(self.sequence)?*?(percentile?/?100.0))

self.sequence.sort()

value?=?self.sequence[element_idx]

return?value

參考資料來源：百度百科-python