如何在Python中高效計算列表的算術平均值?
在Python 中尋找清單的算術平均值:提示和最佳實踐
計算清單的平均值是資料中的一項基本任務分析,並且可以使用Python的標準函式庫輕鬆完成。以下是在Python 中尋找清單的算術平均值(也稱為平均值)的綜合指南:
Python 3.8 :
- 為了獲得最佳數值穩定性處理浮點數時,使用statistics.fmean function.
Python 3.4 :
- 雖然仍為浮點數提供數值穩定性,但stats.mean 是比fmean 稍慢的選項。
對於舊版本的Python 3 和Python 2:
-
使用以下公式計算平均值:
- Python 3: sum(xs) / len(xs)
- Python 2: sum(xs) / float(len(xs)) (將len 轉換為浮點數以確保浮點除法)
範例:
考慮列表[15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]:
import statistics mean = statistics.mean([15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]) print(mean) # 20.11111111111111
作者使用適當的函數和技術,您可以在Python中高效、準確地求出列表的均值,確保結果的穩定性和準確性。
以上是如何在Python中高效計算列表的算術平均值?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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