Python でリストの算術平均を効率的かつ正確に計算するにはどうすればよいですか?

Python でのリストの算術平均の計算

Python でのリストの平均の計算には、合計として表される算術平均が含まれます。すべての値を値の数で割った値。ここでは、特に数値安定性に焦点を当てたさまざまなアプローチを示します:

Python 3.8 以降の場合、推奨される方法は、浮動小数点計算の精度が向上するstatistics.fmean 関数を利用することです:

import statistics
list_of_numbers = [1, 2, 3, 4]
average = statistics.fmean(list_of_numbers)
print(average)  # Output: 2.5

Python 3.4 以降では、数値の安定性を高めるために、statistics.mean 関数を使用できます。 floats:

import statistics
list_of_numbers = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
average = statistics.mean(list_of_numbers)
print(average)  # Output: 20.11111111111111

Python 3 の以前のバージョンでは、sum() 関数と len() 関数を使用した単純な計算を使用して、除算の結果が float:

list_of_numbers = [1, 2, 3, 4]
average = sum(list_of_numbers) / len(list_of_numbers)
print(average)  # Output: 2.5

になるようにすることができます。

Python 2 の場合、リストの長さを float にキャストすると、float の除算が確実に行われます。

list_of_numbers = [1, 2, 3, 4]
average = sum(list_of_numbers) / float(len(list_of_numbers))
print(average)  # Output: 2.5

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