在 Python 中計算清單的平均值
確定清單的算術平均值或平均值對於統計分析至關重要。在 Python 中,有多種方法可用於此操作。以下是每種方法的詳細探討:
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Python >= 3.8:statistics.fmean
統計模組提供了浮點數的數值穩定性,確保結果準確。這是 Python 3.8 及更高版本中的首選方法。
import statistics xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9] statistics.fmean(xs) # = 20.11111111111111
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Python >= 3.4:statistics.mean
同時仍提供數值浮動穩定性,statistics.mean 比 fmean 慢。對於 Python 3.4 及更高版本,它仍然是一個可行的選項。
import statistics xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9] statistics.mean(xs) # = 20.11111111111111
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早期的Python 3 版本:sum(xs) / len(xs)
此方法使用元素總和除以列表長度來計算平均值。但是,它可能會導致浮點數數值不穩定。
xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9] sum(xs) / len(xs) # = 20.11111111111111
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Python 2:
對於 Python 2,有必要轉換len轉換為浮點型以獲得浮點除法並防止整數除法:
xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9] sum(xs) / float(len(xs)) # = 20.11111111111111
根據您的Python版本選擇合適的方法,您可以高效地計算Python中列表的精確平均值。
以上是如何在Python中高效率計算列表的平均值?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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