# coding = GBK
成都創(chuàng)新互聯(lián)為客戶提供專業(yè)的網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、程序、域名、空間一條龍服務(wù)，提供基于WEB的系統(tǒng)開發(fā). 服務(wù)項(xiàng)目涵蓋了網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)、網(wǎng)站程序開發(fā)、WEB系統(tǒng)開發(fā)、微信二次開發(fā)、手機(jī)網(wǎng)站制作設(shè)計(jì)等網(wǎng)站方面業(yè)務(wù)。
a =[1,2,3,4,5]
sum=0
b = len(a)
print("這個(gè)數(shù)組的長(zhǎng)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(lái)源：百度百科-python
首先我們先來(lái)了解一下計(jì)算平均數(shù)的IPO模式.
輸入：待輸入計(jì)算平均數(shù)的數(shù)。
處理：平均數(shù)算法
輸出：平均數(shù)
明白了程序的IPO模式之后，我們打開本地的python的IDE
工具，并新建一個(gè)python文件，命名為test6.py.
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打開test6.py,進(jìn)行編碼，第一步，提示用戶輸入要計(jì)算多少個(gè)數(shù)的平均數(shù)。
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第二步，初始化sum總和的值。注意，這是編碼的好習(xí)慣，在定義一個(gè)變量的時(shí)候，給一個(gè)初始值。
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第三步，循環(huán)輸入要計(jì)算平均數(shù)的數(shù)，并計(jì)算總和sum的值。
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最后，計(jì)算出平均數(shù)，并輸出，利用“總和/數(shù)量”的公式計(jì)算出平均數(shù)。
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編碼完成后，記得保存，然后進(jìn)行調(diào)試運(yùn)行。按F5鍵或者點(diǎn)擊菜單欄中的“run”-》“run model”來(lái)運(yùn)行程序。
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lst ＝ ［］ ＃定義一個(gè)空列表
str ＝ raw＿input（＂請(qǐng)輸入數(shù)值，用空格隔開：＂）
lst1 = str.split(" ")#lst1用來(lái)存儲(chǔ)輸入的字符串，用空格分割
i ＝ 0
while i = len(lst1)+1:
lst．a(chǎn)ppend（int（lst1．pop（）））＃將lst1的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為整型并賦值給lst
i ＋＝ 1
＃print（lst）
def sum（list）：
＂對(duì)列表的數(shù)值求和＂
s ＝ 0
for x in list：
s ＋＝ x
return s
def average（list）：
＂對(duì)列表數(shù)據(jù)求平均值＂
avg ＝ 0
avg ＝ sum（list）／（len（list）＊1．0） ＃調(diào)用sum函數(shù)求和
return avg
print（＂avg ＝ ％f＂％average（lst））
擴(kuò)展資料：
for循環(huán)小括號(hào)里第一個(gè)“;”號(hào)前為一個(gè)為不參與循環(huán)的單次表達(dá)式，其可作為某一變量的初始化賦值語(yǔ)句, 用來(lái)給循環(huán)控制變量賦初值； 也可用來(lái)計(jì)算其它與for循環(huán)無(wú)關(guān)但先于循環(huán)部分處理的一個(gè)表達(dá)式。
執(zhí)行的中間循環(huán)體可以為一個(gè)語(yǔ)句，也可以為多個(gè)語(yǔ)句，當(dāng)中間循環(huán)體只有一個(gè)語(yǔ)句時(shí)，其大括號(hào){}可以省略，執(zhí)行完中間循環(huán)體后接著執(zhí)行末尾循環(huán)體。
執(zhí)行末尾循環(huán)體后將再次進(jìn)行條件判斷，若條件還成立，則繼續(xù)重復(fù)上述循環(huán)，當(dāng)條件不成立時(shí)則跳出當(dāng)下for循環(huán)。
將未來(lái)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(zhǎng)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
方法一：
scores = [91, 95, 97, 99, 92, 93, 96, 98]
scores2 = []
avg = sum(scores) / len(scores)
print('平均成績(jī)是：{}'.format(avg))
for i in scores:
if i avg# 少于平均分的成績(jī)放到新建的空列表中
scores2.append(i)
print('低于平均成績(jī)的有：{}'.format(scores2))
方法二：
導(dǎo)入函數(shù)庫(kù)
import numpy as np # 導(dǎo)入 numpy庫(kù)，as 即為導(dǎo)入的庫(kù)起一個(gè)別稱，別稱為np
scores1 = [91, 95, 97, 99, 92, 93, 96, 98]
scores2 = []
average = np.mean(scores1) # 一行解決。
print('平均成績(jī)是：{}'.format(average))
# 下面展示一種NumPy數(shù)組的操作，感興趣的同學(xué)可以自行去學(xué)習(xí)哈。
scores3 = np.array(scores1)
print('低于平均成績(jī)的有：{}'.format(scores3[scores3
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