Pythonで平均化するコードは何ですか

zbt
リリース: 2023-08-16 14:56:02
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Python の平均化コードは、sum() 関数と len() 関数、numpy コード、および統計コードです。 1. Sum() 関数と len() 関数、リストを定義し、sum() 関数と len() 関数を使用して平均を計算し、結果を出力します; 2. numpy ライブラリ コード、numpy ライブラリをインポートし、リストを定義し、 numpy ライブラリを使用する 平均を計算して結果を出力する; 3. 統計ライブラリのコード、統計ライブラリのインポート、リストの定義など。

Pythonで平均化するコードは何ですか

このチュートリアルの動作環境: Windows10 システム、Python バージョン 3.11、DELL G3 コンピューター。

Python は、コードの記述をより簡単かつ効率的にするための豊富なライブラリと関数を提供する、学びやすいプログラミング言語です。 Python では、数行の簡単なコードで平均化を実現できます。

方法 1: sum() 関数と len() 関数を使用する

Pythonで平均化するコードは何ですか

これは最も一般的な方法の 1 つであり、 Python の組み込み sum() 関数と len() 関数のコードは次のとおりです:

# 定义一个列表
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
# 使用sum()和len()函数计算平均值
average = sum(lst) / len(lst)
# 输出结果
print("平均值为:", average)
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上記のコードは平均値を出力します: 3.0

方法 2: を使用します。 numpy ライブラリ

Numpy は Python の重要な科学計算ライブラリであり、さまざまな数値計算を簡単に実行できる一連の効率的な数学関数を提供します。

Pythonで平均化するコードは何ですか

numpy ライブラリ コードを使用します。

numpy ライブラリを使用して平均を計算します。コードは次のとおりです。

# 导入numpy库
import numpy as np
# 定义一个列表
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
# 使用numpy库计算平均值
average = np.mean(lst)
# 输出结果
print("平均值为:", average)
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上記のコードは、平均を次のように出力します: 3.0

方法 3: 統計ライブラリを使用する

Python の統計ライブラリは、数学的統計の標準ライブラリであり、一般的に使用される統計のセットを提供します。平均値、中央値、分散などの関数。

Pythonで平均化するコードは何ですか

統計ライブラリ コードを使用します。

統計ライブラリを使用して平均値を計算します。コードは次のとおりです。

# 导入statistics库
import statistics
# 定义一个列表
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
# 使用statistics库计算平均值
average = statistics.mean(lst)
# 输出结果
print("平均值为:", average)
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上記のコード平均値は次のように出力されます: 3.0

このコードを 1 行ずつ分析してみましょう:

1. まず、input 関数を使用して一連の数値を受け取りますユーザーが入力し、変数番号に保存します。

2. 次に、split 関数を使用して、数値文字列をスペースで区切ってリストにします。次に、リスト内包表記を使用してリスト内の各要素を浮動小数点数に変換し、numbers_list に保存します。

3. 次に、sum 関数を使用してnumbers_list 内のすべての要素を合計し、len 関数を使用してリストの長さ、つまり数値の数を計算します。

4. 最後に、合計結果を数値の数で割って平均値を取得し、変数 Average に保存します。

5. 最後に、print 関数を使用して結果を出力します。

このコードは、任意の数の数値の平均を求めることができます。ユーザーはスペースで区切られた一連の数値を入力するだけで、プログラムが自動的に平均を計算して結果を出力します。

要約すると、Python での平均化のコードは非常に簡潔で理解しやすいです。これは、組み込み関数とリスト内包表記を使用することで簡単に実現できます。 Python は、初心者と経験豊富な開発者の両方にとって、非常に便利で強力なツールです。 。

以上がPythonで平均化するコードは何ですかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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ソース:php.cn
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