如何在Python中高效准确地计算列表的算术平均值？

在 Python 中查找列表的算术平均值

在 Python 中计算列表的平均值涉及算术平均值，表示为总和所有值除以值的数量。以下是专门关注数值稳定性的各种方法：

对于 Python 3.8 及更高版本，推荐的方法是利用 stats.fmean 函数，该函数可提高浮点计算的准确性：

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

对于 Python 3.4 及更高版本，statistics.mean 函数可用于浮点数的数值稳定性：

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

在早期在 Python 3 版本中，可以使用 sum() 和 len() 函数进行简单计算，确保除法结果为浮点数：

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

对于 Python 2，转换列表的长度转换为浮点数可确保浮点除法：

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

以上是如何在Python中高效准确地计算列表的算术平均值？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！