在 Python 中计算列表的平均值
确定列表的算术平均值或平均值对于统计分析至关重要。在 Python 中,有多种方法可用于此操作。以下是对每种方法的详细探索:
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Python >= 3.8:statistics.fmean
统计模块提供了浮点数的数值稳定性,确保结果准确。这是 Python 3.8 及更高版本中的首选方法。
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
同时仍提供数值浮动稳定性,statistics.mean 比 fmean 慢。对于 Python 3.4 及更高版本,它仍然是一个可行的选项。
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)
此方法使用元素之和除以列表长度来计算平均值。但是,它可能会导致浮点数数值不稳定。
xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9] sum(xs) / len(xs) # = 20.11111111111111
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Python 2:
对于 Python 2,有必要转换 len转换为浮点型以获得浮点除法并防止整数除法:
xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9] sum(xs) / float(len(xs)) # = 20.11111111111111
通过根据您的Python版本选择合适的方法,您可以高效地计算Python中列表的精确平均值。
以上是如何在Python中高效计算列表的平均值?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

numpyArraysareAreBetterFornumericalialoperations andmulti-demensionaldata,而learthearrayModuleSutableforbasic,内存效率段

numpyArraySareAreBetterForHeAvyNumericalComputing,而lelethearRayModulesiutable-usemoblemory-connerage-inderabledsswithSimpleDatateTypes.1)NumpyArsofferVerverVerverVerverVersAtility andPerformanceForlargedForlargedAtatasetSetsAtsAndAtasEndCompleXoper.2)

ctypesallowscreatingingangandmanipulatingc-stylarraysinpython.1)usectypestoInterfacewithClibrariesForperfermance.2)createc-stylec-stylec-stylarraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreforfunctionsforeffortions.however.however,However,HoweverofiousofmemoryManageManiverage,Pressiveo,Pressivero

Inpython,一个“列表” isaversatile,mutableSequencethatCanholdMixedDatateTypes,而“阵列” isamorememory-效率,均质sepersequeSequeSequeReDencErequiringElements.1)

pythonlistsandArraysareBothable.1)列表Sareflexibleandsupportereceneousdatabutarelessmory-Memory-Empefficity.2)ArraysareMoremoremoremoreMemoremorememorememorememoremorememogeneSdatabutlesserversEversementime,defteringcorcttypecrecttypececeDepeceDyusagetoagetoavoavoiDerrors。

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。


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