Как найти среднее значение в строке питон - Сайт, где вы сможете решить свои вопросы

Время чтения 4 мин.

Mean() — это встроенная статистическая функция Python, используемая для вычисления среднего значения чисел списков. Он принимает данные в качестве аргумента и возвращает среднее значение данных.

Содержание

Среднее значение списка в Python
Способ 1: функция Python Statistics.mean()
Способ 2: использование функций sum() и len()
Способ 3: использование функции numpy.mean()
Метод 4: цикл For для вычисления среднего значения
Дополнительные примеры
Вычисление среднего значения кортежа в Python
Нахождение среднего значения словаря в Python
Кортеж отрицательного набора целых чисел
Список отрицательного набора целых чисел
Как вычислить среднее значение списка дробей
TypeError в Python

Чтобы вычислить среднее значение списка в Python:

Используйте функцию Statistics.mean().
Используйте функции sum() и len().
Функцию numpy.mean().
Цикл for.

Формула для расчета среднего достигается путем вычисления суммы чисел в списке, поделенной на количество чисел в списке.

import statistics

spiList = [5.55, 5.72, 7.3, 7.75, 8.4, 9, 8.8, 8.2]

print(statistics.mean(spiList))

Выход

В приведенном выше примере у нас есть восемь точек данных, и мы используем функцию Statistics.mean() для вычисления среднего значения списка.

Способ 1: функция Python Statistics.mean()

Чтобы использовать метод mean() в Python, импортируйте модуль статистики, а затем мы можем использовать функцию mean для возврата среднего значения данного списка.

import statistics

data = [11, 21, 11, 19, 46, 21, 19, 29, 21, 18, 3, 11, 11]

x = statistics.mean(data)

print(x)

y = statistics.median(data)

print(y)

z = statistics.mode(data)

print(z)

a = statistics.stdev(data)

print(a)

b = statistics.variance(data)

print(b)

Выход

18.53846153846154

10.611435534486562

112.6025641025641

В приведенном выше примере кода мы использовали функции среднего значения, режима, медианы, дисперсии и стандартного отклонения.

Способ 2: использование функций sum() и len()

Python sum() — это встроенная функция, которая возвращает сумму всех элементов списка. Точно так же функция len() возвращает количество элементов в списке. Мы объединим эти две встроенные функции, чтобы получить среднее значение списка.

def averageOfList(numOfList):

avg = sum(numOfList) / len(numOfList)

return avg

print(“The average of List is”, round(averageOfList([19, 21, 46, 11, 18]), 2))

Выход

The average of List is 23.0

Способ 3: использование функции numpy.mean()

Функция NumPy.mean() возвращает среднее значение элементов массива. Среднее значение берется по сглаженному массиву по умолчанию; в противном случае по указанной оси.

Библиотека Numpy — это широко используемая библиотека для работы с большими многомерными массивами. Он также имеет обширные математические функции для массивов для выполнения различных задач.

Важно отметить, что функция mean() даст нам среднее значение для предоставленного списка.

from numpy import mean

number_list = [19, 21, 46, 11, 18]

avg = mean(number_list)

print(“The average of List is “, round(avg, 2))

Выход

The average of List is 23.0

Метод 4: цикл For для вычисления среднего значения

В следующем примере кода мы инициализировали переменную sumOfNumbers значением 0 и использовали цикл for.

Цикл for будет перебирать элементы, присутствующие в списке, и каждое число добавляется и сохраняется внутри переменной sumOfNumbers.

Среднее значение рассчитывается с использованием суммы sumOfNumbers, деленной на количество чисел в списке с помощью встроенной функции len().

def averageOfList(num):

sumOfNumbers = 0

for t in num:

sumOfNumbers = sumOfNumbers + t

avg = sumOfNumbers / len(num)

return avg

print(“The average of List is”, averageOfList([19, 21, 46, 11, 18]))

Выход

The average of List is 23.0

В приведенном выше коде мы используем цикл for для суммирования всех элементов, а затем делим эту сумму на несколько элементов, чтобы получить среднее значение в Python.

Дополнительные примеры

Мы импортируем модуль статистики, а затем вызовем функцию mean(), чтобы получить среднее значение данных.

import statistics

data = [21, 19, 18, 46, 30]

print(statistics.mean(data))

Выход

Вычисление среднего значения кортежа в Python

Чтобы найти среднее значение кортежа в Python, используйте метод Statistics.mean(), который аналогичен нахождению среднего значения списка. Мы должны передать кортеж в качестве параметра.

import statistics

tupleA =(1, 9, 2, 1, 1, 8)

print(statistics.mean(tupleA))

Выход

Это будет работать так же, как список. Он просто возвращает среднее значение чисел внутри кортежа.

Нахождение среднего значения словаря в Python

Чтобы вычислить среднее значение словаря, мы можем использовать метод Statistics.mean(). В словаре функция подсчитывает только ключи как числа и возвращает среднее значение этого словаря на основе ключей словаря.

import statistics

dictA = {1: 19, 2:21, 3:18, 4:46, 5:30}

print(statistics.mean(dictA))

Выход

Кортеж отрицательного набора целых чисел

Мы используем statistics, чтобы найти среднее значение кортежа отрицательного метода set.mean(). Нам нужно передать отрицательный кортеж в качестве параметра функции mean(), а взамен мы получим вывод.

import statistics

data =(–11, –21, –18, –19, –46)

print(statistics.mean(data))

Выход

Возьмем пример кортежа из смешанного диапазона чисел.

import statistics

data =(11, 21, –18, 19, –46)

print(statistics.mean(data))

Выход

Список отрицательного набора целых чисел

Чтобы вычислить среднее значение списка в Python, используйте метод Statistics.mean(). Мы передадим список отрицательного множества методу mean(), и на выходе мы рассчитаем среднее значение.

import statistics

data = [–11, –21, –18, –19, –46]

print(statistics.mean(data))

См. следующий вывод.

Возьмем пример списка смешанного диапазона чисел.

import statistics

data = [11, 21, –18, –19, 46]

print(statistics.mean(data))

Выход

Как вычислить среднее значение списка дробей

Чтобы вычислить среднее значение списка дробей, используйте метод Statistics.mean(). Сначала нам нужно импортировать модуль статистики и дробей, а затем создать дробь чисел, и на выходе мы получим средние значения.

import statistics

from fractions import Fraction as fr

data = [fr(1, 2), fr(44, 12), fr(10, 3), fr(2, 3)]

print(statistics.mean(data))

Выход

TypeError в Python

Давайте возьмем строковые ключи в словаре Python и получим среднее значение строковых значений. Выйдет ошибка, потому что мы не можем найти среднее значение строки.

import statistics

data = {“a”: 11, “b”: 21, “c”: 19,

“d”: 29, “e”: 18, “f”: 46}

print(statistics.mean(data))

Выход

TypeError: can‘t convert type ‘str‘ to numerator/denominator

Источник

В этой статье мы рассмотрим различные способы найти среднее значение списка в списке Python. Среднее значение – это значение, которое представляет весь набор элементов данных или элементов.

Формула: Среднее значение = сумма чисел / общее количество.

Содержание

Методы поиска среднего значения списка
Функция mean()
Использование функции sum()
3. Использование reduce() и lambda()
Функция operator.add() для поиска среднего значения списка
Метод NumPy average() для вычисления среднего значения списка

Методы поиска среднего значения списка

Для вычисления среднего значения списка в Python можно использовать любой из следующих методов:

Функция mean();
Встроенный метод sum();
Методы lambda() и reduce();
Метод operator.add().

Функция mean()

Python 3 имеет модуль статистики, который содержит встроенную функцию для вычисления среднего числа. Функция statistics.mean() используется для вычисления среднего входного значения или набора данных.

Функция mean() принимает список, кортеж или набор данных, содержащий числовые значения, в качестве параметра и возвращает среднее значение элементов данных.

Синтаксис:

mean(data-set/input-values)

Пример:

from statistics import mean 

inp_lst = [12, 45, 78, 36, 45, 237.11, -1, 88] 
list_avg = mean(inp_lst) 

print("Average value of the list:n") 
print(list_avg) 
print("Average value of the list with precision upto 3 decimal value:n")
print(round(list_avg,3))

В приведенном выше фрагменте кода мы использовали метод statistics.round() для округления выходного среднего до определенного десятичного значения.

Синтаксис:

statistics.round(value, precision value)

Вывод:

Average value of the list:

67.51375
Average value of the list with precision upto 3 decimal value:

67.514

Использование функции sum()

Функция statistics.sum() также может использоваться для поиска среднего значения данных в списке Python.

Функция statistics.len() используется для вычисления длины списка, т.е. количества элементов данных, присутствующих в списке.

Синтаксис:

len(input-list)

Кроме того, функция statistics.sum() используется для вычисления суммы всех элементов данных в списке.

Синтаксис:

sum(input-list)

Примечание: среднее значение = (сумма) / (количество).

Пример:

from statistics import mean 

inp_lst = [12, 45, 78, 36, 45, 237.11, -1, 88]

sum_lst = sum(inp_lst)

lst_avg = sum_lst/len(inp_lst)
print("Average value of the list:n") 
print(lst_avg) 
print("Average value of the list with precision upto 3 decimal value:n")
print(round(lst_avg,3))

Вывод:

Average value of the list:

67.51375
Average value of the list with precision upto 3 decimal value:

67.514

3. Использование reduce() и lambda()

Мы можем использовать функцию reduce() вместе с функцией lambda().

Функция reduce() в основном используется для применения определенной (входной) функции к набору элементов, переданных в функцию.

Синтаксис:

reduce(function,input-list/sequence)

Первоначально функция reduce() применяет переданную функцию к первым двум последовательным элементам и возвращает результат.
Далее мы применяем ту же функцию к результату, полученному на предыдущем шаге, и к элементу, следующему за вторым элементом.
Этот процесс продолжается, пока не дойдет до конца списка.
Наконец, результат возвращается на терминал или экран в качестве вывода.

Функция lambda() используется для создания и формирования анонимных функций, то есть функции без имени или подписи.

Синтаксис:

lambda arguments:function

Пример:

from functools import reduce 

inp_lst = [12, 45, 78, 36, 45, 237.11, -1, 88]

lst_len= len(inp_lst)

lst_avg = reduce(lambda x, y: x + y, inp_lst) /lst_len 
print("Average value of the list:n") 
print(lst_avg) 
print("Average value of the list with precision upto 3 decimal value:n")
print(round(lst_avg,3))

Вывод:

Average value of the list:

67.51375
Average value of the list with precision upto 3 decimal value:

67.514

Функция operator.add() для поиска среднего значения списка

Модуль operator.add() содержит различные функции для эффективного выполнения основных вычислений и операций.

Функцию operator.add() можно использовать для вычисления суммы всех значений данных, присутствующих в списке, с помощью функции reduce().

Синтаксис:

operator.add(value1, value2)

Примечание: среднее значение = (сумма) / (длина или количество элементов)

Пример:

from functools import reduce 
import operator
inp_lst = [12, 45, 78, 36, 45, 237.11, -1, 88]

lst_len = len(inp_lst)

lst_avg = reduce(operator.add, inp_lst) /lst_len 
print("Average value of the list:n") 
print(lst_avg) 
print("Average value of the list with precision upto 3 decimal value:n")
print(round(lst_avg,3))

Вывод:

Average value of the list:

67.51375
Average value of the list with precision upto 3 decimal value:

67.514

Метод NumPy average() для вычисления среднего значения списка

Модуль NumPy имеет встроенную функцию для вычисления среднего значения элементов данных, присутствующих в наборе данных или списке.

Метод numpy.average() используется для вычисления среднего значения входного списка.

Пример:

import numpy

inp_lst = [12, 45, 78, 36, 45, 237.11, -1, 88]

lst_avg = numpy.average(inp_lst)
print("Average value of the list:n") 
print(lst_avg) 
print("Average value of the list with precision upto 3 decimal value:n")
print(round(lst_avg,3))

Вывод:

Average value of the list:

67.51375
Average value of the list with precision upto 3 decimal value:

67.514

Источник

Is there a built-in or standard library method in Python to calculate the arithmetic mean (one type of average) of a list of numbers?

Henry Ecker♦

34k18 gold badges37 silver badges55 bronze badges

asked Oct 10, 2011 at 17:19

I am not aware of anything in the standard library. However, you could use something like:

def mean(numbers):
    return float(sum(numbers)) / max(len(numbers), 1)

>>> mean([1,2,3,4])
2.5
>>> mean([])
0.0

In numpy, there’s numpy.mean().

compie

10.1k15 gold badges54 silver badges77 bronze badges

answered Oct 10, 2011 at 17:22

NPENPE

483k108 gold badges944 silver badges1009 bronze badges

NumPy has a numpy.mean which is an arithmetic mean. Usage is as simple as this:

>>> import numpy
>>> a = [1, 2, 4]
>>> numpy.mean(a)
2.3333333333333335

answered Dec 13, 2012 at 22:12

BengtBengt

13.9k6 gold badges47 silver badges66 bronze badges

Use statistics.mean:

import statistics
print(statistics.mean([1,2,4])) # 2.3333333333333335

It’s available since Python 3.4. For 3.1-3.3 users, an old version of the module is available on PyPI under the name stats. Just change statistics to stats.

answered Dec 28, 2013 at 22:38

kirbyfan64soskirbyfan64sos

10.3k6 gold badges54 silver badges75 bronze badges

You don’t even need numpy or scipy…

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> print(sum(a) / len(a))
3

Bengt

13.9k6 gold badges47 silver badges66 bronze badges

answered Aug 17, 2013 at 18:29

MumonMumon

6315 silver badges2 bronze badges

Use scipy:

import scipy;
a=[1,2,4];
print(scipy.mean(a));

answered Nov 19, 2012 at 19:11

Instead of casting to float you can do following

def mean(nums):
    return sum(nums, 0.0) / len(nums)

or using lambda

mean = lambda nums: sum(nums, 0.0) / len(nums)

UPDATES: 2019-12-15

Python 3.8 added function fmean to statistics module. Which is faster and always returns float.

Convert data to floats and compute the arithmetic mean.

This runs faster than the mean() function and it always returns a
float. The data may be a sequence or iterable. If the input dataset is
empty, raises a StatisticsError.

fmean([3.5, 4.0, 5.25])

4.25

New in version 3.8.

answered Apr 28, 2017 at 10:56

Vlad BezdenVlad Bezden

82.1k24 gold badges246 silver badges179 bronze badges

from statistics import mean
avarage=mean(your_list)

for example

from statistics import mean

my_list=[5,2,3,2]
avarage=mean(my_list)
print(avarage)

and result is

3.0

answered Oct 2, 2018 at 16:56

If you’re using python >= 3.8, you can use the fmean function introduced in the statistics module which is part of the standard library:

>>> from statistics import fmean
>>> fmean([0, 1, 2, 3])
1.5

It’s faster than the statistics.mean function, but it converts its data points to float beforehand, so it can be less accurate in some specific cases.

You can see its implementation here

answered Dec 30, 2020 at 22:20

Mathieu RolletMathieu Rollet

1,9272 gold badges17 silver badges27 bronze badges

def avg(l):
    """uses floating-point division."""
    return sum(l) / float(len(l))

Examples:

l1 = [3,5,14,2,5,36,4,3]
l2 = [0,0,0]

print(avg(l1)) # 9.0
print(avg(l2)) # 0.0

answered Sep 10, 2017 at 20:29

def list_mean(nums):
    sumof = 0
    num_of = len(nums)
    mean = 0
    for i in nums:
        sumof += i
    mean = sumof / num_of
    return float(mean)

answered Aug 18, 2016 at 15:09

The proper answer to your question is to use statistics.mean. But for fun, here is a version of mean that does not use the len() function, so it (like statistics.mean) can be used on generators, which do not support len():

from functools import reduce
from operator import truediv
def ave(seq):
    return truediv(*reduce(lambda a, b: (a[0] + b[1], b[0]), 
                           enumerate(seq, start=1), 
                           (0, 0)))

answered Aug 28, 2018 at 1:30

PaulMcGPaulMcG

62k16 gold badges93 silver badges130 bronze badges

I always supposed avg is omitted from the builtins/stdlib because it is as simple as

sum(L)/len(L) # L is some list

and any caveats would be addressed in caller code for local usage already.

Notable caveats:

non-float result: in python2, 9/4 is 2. to resolve, use float(sum(L))/len(L) or from __future__ import division

division by zero: the list may be empty. to resolve:

if not L:
    raise WhateverYouWantError("foo")
avg = float(sum(L))/len(L)

answered Nov 2, 2015 at 11:03

n611x007n611x007

8,9307 gold badges59 silver badges101 bronze badges

Others already posted very good answers, but some people might still be looking for a classic way to find Mean(avg), so here I post this (code tested in Python 3.6):

def meanmanual(listt):

mean = 0
lsum = 0
lenoflist = len(listt)

for i in listt:
    lsum += i

mean = lsum / lenoflist
return float(mean)

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
meanmanual(a)

Answer: 3.5

answered Sep 11, 2017 at 1:53

Источник

На чтение 3 мин Просмотров 2.2к. Опубликовано

Python предоставляет удобные средства для работы со списками, включая вычисление среднего арифметического элементов списка. Среднее арифметическое — это сумма элементов списка, разделенная на количество элементов в списке. В этой статье мы рассмотрим различные способы нахождения среднего арифметического элементов списка в Python.

Содержание

Использование цикла for для вычисления среднего арифметического
Использование функции sum() и len() для вычисления среднего арифметического
Использование функции mean() из библиотеки statistics для вычисления среднего арифметического

Использование цикла for для вычисления среднего арифметического

Для вычисления среднего арифметического элементов списка в Python можно использовать цикл for. Сначала необходимо создать список, который будет содержать элементы, среднее арифметическое которых нужно вычислить. Далее можно использовать цикл for для итерации по элементам списка и вычисления их суммы. Затем необходимо разделить полученную сумму на количество элементов списка, чтобы получить среднее арифметическое.

Пример кода:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
sum = 0

for num in numbers:
    sum += num

avg = sum / len(numbers)

print("Среднее арифметическое:", avg)

В этом примере мы создали список numbers, содержащий числа от 1 до 5, затем использовали цикл for для вычисления их суммы и разделили ее на количество элементов списка, чтобы получить среднее арифметическое. Результат выполнения программы будет следующим:

Среднее арифметическое: 3.0

Использование функции sum() и len() для вычисления среднего арифметического

Еще одним простым способом вычисления среднего арифметического элементов списка в Python является использование функций sum() и len(). Функция sum() возвращает сумму всех элементов списка, а функция len() возвращает количество элементов в списке. Делением суммы на количество элементов можно получить среднее арифметическое.

Вот как это можно реализовать в коде:

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
average = sum(my_list) / len(my_list)
print("Среднее арифметическое списка:", average)

В этом примере мы сначала создаем список my_list с пятью элементами. Затем мы вычисляем среднее арифметическое элементов списка с помощью функций sum() и len() и сохраняем результат в переменной average. Наконец, мы выводим среднее арифметическое на экран с помощью функции print(). Этот способ вычисления среднего арифметического является очень простым и эффективным.

Использование функции mean() из библиотеки statistics для вычисления среднего арифметического

Для вычисления среднего арифметического элементов списка можно использовать функцию mean() из стандартной библиотеки statistics. Эта функция возвращает среднее арифметическое переданного ей списка чисел.

Пример использования функции mean():

import statistics

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
average = statistics.mean(my_list)
print("Среднее арифметическое:", average)

В данном примере мы создаем список my_list и передаем его функции mean(). Функция вычисляет среднее арифметическое элементов списка и сохраняет результат в переменной average. Затем мы выводим полученное значение на экран.

Функция mean() также поддерживает списки, содержащие элементы разных типов, например, целые числа и числа с плавающей запятой. Если список пуст, то функция вызовет исключение StatisticsError. Если список содержит элементы, которые не являются числами, то будет вызвано исключение TypeError.

Источник

В этом руководстве мы обсудим, как вычислить среднее значение списка в Python.

Среднее значение списка определяется как сумма элементов, присутствующих в списке, деленная на количество элементов, присутствующих в списке.

Здесь мы будем использовать три разных подхода для вычисления среднего числа элементов, представленных в списке, с помощью Python.

Использование sum().
Использование reduce().
Использование mean().

Итак, приступим …

Использование sum()

В первом методе мы используем sum() и len() для вычисления среднего значения.

Следующая программа иллюстрирует нам это:

 
# Python program to get average of a list 
def calc_average(lst): 
 return sum(lst) / len(lst) 
lst = [24, 19, 35, 46, 75, 29, 30, 18] 
average = calc_average(lst) 
# Printing the average value of the list 
print("The average of the list is ", round(average, 3))

Вывод:

The average of the list is  34.5

Объяснение:

Пришло время взглянуть на то, что мы сделали в вышеуказанной программе:

На первом этапе мы создали функцию, которая принимает список в качестве параметра, а затем возвращает среднее значение с помощью sum() и len(). Мы знаем, что sum() используется для вычисления суммы элементов, а len() сообщает нам длину списка.
После этого мы инициализировали список, среднее значение которого мы хотим вычислить.
На следующем шаге мы передали этот список в качестве параметра нашей функции.
Наконец, мы распечатали полученное значение.

В следующей программе мы увидим, как reduce() может помочь нам сделать то же самое.

Используя reduce()

Программа, представленная ниже, показывает, как это можно сделать.

 
# Python program to obtain the average of a list 
# Using reduce() and lambda 
from functools import reduce 
def calc_average(lst): 
 return reduce(lambda a, b: a + b, lst) / len(lst) 
#initializing the list 
lst = [24, 19, 35, 46, 75, 29, 30, 18] 
average = calc_average(lst) 
# Printing average of the list 
print("The Average of the list is ", round(average, 2))

Вывод:

The average of the list is  34.5

Объяснение:

Давайте разберемся, что мы здесь сделали:

На первом этапе мы импортировали функцию calc_average, чтобы использовать ее в нашей программе для вычисления среднего числа элементов.
Теперь мы создали функцию calc_average, которая принимает список в качестве параметра и использует лямбда (точный способ написания функций в python) внутри сокращения для вычисления среднего значения.
После этого мы инициализировали, чье среднее значение мы хотим вычислить.
На следующем шаге мы передали этот список в качестве параметра нашей функции.
Наконец, мы распечатали полученное значение.

В последней программе мы узнаем, как использовать mean() для вычисления среднего значения списка.

Использование mean()

Следующая программа показывает, как это можно сделать:

 
# Python program to obtain the average of a list 
# Using mean() 
from statistics import mean 
def calc_average(lst): 
 return mean(lst) 
lst = [24, 19, 35, 46, 75, 29, 30, 18] 
average = calc_average(lst) 
# Printing the average of the list 
print("The average of the list is ", round(average, 2))

Вывод:

The average of the list is  34.5

Объяснение:

На первом этапе мы импортировали среднее значение из статистики, чтобы использовать его в нашей программе для вычисления среднего значения элементов.
Теперь мы создали функцию calc_average, которая принимает список в качестве параметра и использует mean() для вычисления среднего значения.
После этого мы инициализировали, чье среднее значение мы хотим вычислить.
На следующем шаге мы передали этот список в качестве параметра нашей функции.
Наконец, мы распечатали полученное значение.

Вывод

В этом руководстве мы изучили различные методы вычисления среднего числа элементов, представленных в списке, с помощью Python.

Изучаю Python вместе с вами, читаю, собираю и записываю информацию опытных программистов.

Источник

Способ 1: функция Python Statistics.mean()

Способ 2: использование функций sum() и len()

Способ 3: использование функции numpy.mean()

Метод 4: цикл For для вычисления среднего значения

Дополнительные примеры

Вычисление среднего значения кортежа в Python

Нахождение среднего значения словаря в Python

Кортеж отрицательного набора целых чисел

Список отрицательного набора целых чисел

Как вычислить среднее значение списка дробей

TypeError в Python

Методы поиска среднего значения списка

Функция mean()

Использование функции sum()

3. Использование reduce() и lambda()

Функция operator.add() для поиска среднего значения списка

Метод NumPy average() для вычисления среднего значения списка

Examples:

Использование цикла for для вычисления среднего арифметического

Использование функции sum() и len() для вычисления среднего арифметического

Использование функции mean() из библиотеки statistics для вычисления среднего арифметического

Использование sum()

Используя reduce()

Использование mean()

Вывод

Вам также может понравиться

Тип файловой системы raw chkdsk недопустим для таких дисков как исправить

Как составить загадку про кошку или ежа

Как найти токи по тоэ

Добавить комментарий Отменить ответ