リストの平均を見つける

Pythonでリストの平均を見つけなければなりません。これはこれまでのところ私のコードです

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
print reduce(lambda x, y: x + y, l)

私はそれを持っているので、リストの値を一緒に追加しますが、それらをそれらに分割する方法を知りませんか？

Python 3.4以降では、 statistics.mean()

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]

import statistics
statistics.mean(l)  # 20.11111111111111

古いバージョンのPythonでは次のことができます

sum(l) / len(l)

Python 2ではlen、float除算を取得するには、floatに変換する必要があります

sum(l) / float(len(l))

使用する必要はありませんreduce。これは非常に遅く、Python 3で削除されました。

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
sum(l) / len(l)

使用できますnumpy.mean：

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]

import numpy as np
print(np.mean(l))

統計モジュールがされてきたのpython 3.4に追加します。平均と呼ばれる平均を計算する機能があります。指定したリストの例は次のとおりです。

from statistics import mean
l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
mean(l)

reduce()Pythonが完全にcromulent sum()関数を持っているときに、なぜこれを使用するのですか？

print sum(l) / float(len(l))

（float()Pythonに浮動小数点除算を強制するために必要です。）

Python> = 3.4を使用している場合は、統計ライブラリがあります。

https://docs.python.org/3/library/statistics.html

このような平均的な方法を使用できます。あなたが意味を見つけたい数のリストがあるとしましょう：-

list = [11, 13, 12, 15, 17]
import statistics as s
s.mean(list)

stdev、分散、モード、調和平均、中央値など、あまりにも便利な他の方法もあります。

floatにキャストする代わりに、合計に0.0を追加できます。

def avg(l):
    return sum(l, 0.0) / len(l)

sum(l) / float(len(l)) 正解ですが、完全を期すために、1回の削減で平均を計算できます。

>>> reduce(lambda x, y: x + y / float(len(l)), l, 0)
20.111111111111114

これにより、わずかな丸めエラーが発生する可能性があることに注意してください。

>>> sum(l) / float(len(l))
20.111111111111111

上記のオプションを使用してみましたが、うまくいきませんでした。これを試して：

from statistics import mean

n = [11, 13, 15, 17, 19]

print(n)
print(mean(n))

Python 3.5で動作しました

または、pandasのSeries.meanメソッドを使用します。

pd.Series(sequence).mean()

デモ：

>>> import pandas as pd
>>> l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
>>> pd.Series(l).mean()
20.11111111111111
>>> 

ドキュメントから：

Series.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)¶

そして、これはこのためのドキュメントです：

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.mean.html

そして、ドキュメント全体：

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html

Udacityの問題を解決するために同様の質問がありました。私がコーディングした組み込み関数の代わりに：

def list_mean(n):

    summing = float(sum(n))
    count = float(len(n))
    if n == []:
        return False
    return float(summing/count)

通常よりもはるかに長いですが、初心者にとっては非常に困難です。

初心者として、私はこれをコーディングしました：

L = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]

total = 0

def average(numbers):
    total = sum(numbers)
    total = float(total)
    return total / len(numbers)

print average(L)

平均（別名平均）以上のものを取得したい場合は、scipy statsをチェックしてください。

from scipy import stats
l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
print(stats.describe(l))

# DescribeResult(nobs=9, minmax=(2, 78), mean=20.11111111111111, 
# variance=572.3611111111111, skewness=1.7791785448425341, 
# kurtosis=1.9422716419666397)

移動reduce平均を取るために使用するには、合計だけでなく、これまでに表示された要素の合計数も追跡する必要があります。これはリストの簡単な要素ではないので、reduce折りたたむには追加の引数を渡す必要があります。

>>> l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
>>> running_average = reduce(lambda aggr, elem: (aggr[0] + elem, aggr[1]+1), l, (0.0,0))
>>> running_average[0]
(181.0, 9)
>>> running_average[0]/running_average[1]
20.111111111111111

どちらも、整数または少なくとも10個の10進数値で類似した値を提供できます。ただし、長い浮動小数点値を本当に検討している場合は、両方が異なる場合があります。アプローチは、達成したいものによって異なります。

>>> l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
>>> print reduce(lambda x, y: x + y, l) / len(l)
20
>>> sum(l)/len(l)
20

変動値

>>> print reduce(lambda x, y: x + y, l) / float(len(l))
20.1111111111
>>> print sum(l)/float(len(l))
20.1111111111

@Andrew Clark氏の発言は正しかった。

仮定

x = [[-5.01,-5.43,1.08,0.86,-2.67,4.94,-2.51,-2.25,5.56,1.03], [-8.12,-3.48,-5.52,-3.78,0.63,3.29,2.09,-2.13,2.86,-3.33], [-3.68,-3.54,1.66,-4.11,7.39,2.08,-2.59,-6.94,-2.26,4.33]]

あなたがこれを入力することができる各行xに取得する必要がある場合は、次元3 * 10 を持っているmeanことがわかります

theMean = np.mean(x1,axis=1)

することを忘れないでください import numpy as np

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]

l = map(float,l)
print '%.2f' %(sum(l)/len(l))

次のPYTHONコードを使用して、リスト内の平均を見つけます。

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
print(sum(l)//len(l))

これを簡単に試してください。

print reduce(lambda x, y: x + y, l)/(len(l)*1.0)

以前に投稿したような

sum(l)/(len(l)*1.0)

1.0は、浮動小数点除算を確実に行うことです。

上記の答えのいくつかを組み合わせると、reduceで機能する次の結果が得られ、reduce L関数内で使用できるとは想定していません。

from operator import truediv

L = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]

def sum_and_count(x, y):
    try:
        return (x[0] + y, x[1] + 1)
    except TypeError:
        return (x + y, 2)

truediv(*reduce(sum_and_count, L))

# prints 
20.11111111111111

別のアプローチを追加したい

import itertools,operator
list(itertools.accumulate(l,operator.add)).pop(-1) / len(l)

numbers = [0,1,2,3]

numbers[0] = input("Please enter a number")

numbers[1] = input("Please enter a second number")

numbers[2] = input("Please enter a third number")

numbers[3] = input("Please enter a fourth number")

print (numbers)

print ("Finding the Avarage")

avarage = int(numbers[0]) + int(numbers[1]) + int(numbers[2]) + int(numbers [3]) / 4

print (avarage)