Python でリストの算術平均を求める: ヒントとベスト プラクティス
リストの平均を計算することは、データの基本的なタスクです分析は、Python の標準ライブラリを使用して簡単に実行できます。これは、Python でリストの算術平均 (平均とも呼ばれる) を求めるための包括的なガイドです。
Python 3.8 :
- 最適な数値安定性について浮動小数点数を扱う場合は、statistics.fmean を使用してください。 function.
Python 3.4 :
- float の数値安定性を提供しますが、statistics.mean は fmean よりわずかに遅いオプションです。
Python 3 および Python の古いバージョンの場合2:
-
次の式を使用して平均を計算します:
- Python 3: sum(xs) / len(xs)
- Python 2: sum(xs) / float(len(xs)) (確実にするために len を float に変換します) float 除算)
例:
リスト [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]:
import statistics mean = statistics.mean([15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]) print(mean) # 20.11111111111111
適切な関数とテクニックを使用すると、Python でリストの平均を効率的かつ正確に見つけることができ、結果の安定性と正確性を確保できます。
以上がPython でリストの算術平均を効率的に計算するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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