Existe um método de biblioteca interno ou padrão no Python para calcular a média aritmética (um tipo de média) de uma lista de números?
Existe um método de biblioteca interno ou padrão no Python para calcular a média aritmética (um tipo de média) de uma lista de números?
Respostas:
Não estou ciente de nada na biblioteca padrão. No entanto, você pode usar algo como:
def mean(numbers):
return float(sum(numbers)) / max(len(numbers), 1)
>>> mean([1,2,3,4])
2.5
>>> mean([])
0.0
Em entorpecido, há numpy.mean()
.
[]
é 0
, o que pode ser feito por float(sum(l))/max(len(l),1)
.
max
?
NumPy tem uma numpy.mean
média aritmética. O uso é tão simples quanto isto:
>>> import numpy
>>> a = [1, 2, 4]
>>> numpy.mean(a)
2.3333333333333335
Use statistics.mean
:
import statistics
print(statistics.mean([1,2,4])) # 2.3333333333333335
Está disponível desde o Python 3.4. Para 3.1-3.3 usuários, uma versão antiga do módulo está disponível em PyPI sob o nome stats
. Apenas mude statistics
para stats
.
timeit("numpy.mean(vec))
, timeit("sum(vec)/len(vec)")
e timeit("statistics.mean(vec)")
- o último é mais lento do que os outros por um fator enorme (> 100 em alguns casos no meu PC). Isso parece dever-se a uma implementação particularmente precisa do sum
operador statistics
, consulte PEP e Código . Não tenho certeza sobre o motivo da grande diferença de desempenho entre statistics._sum
e numpy.sum
, no entanto.
statistics.mean
tentativas estão corretas . Calcula corretamente a média de [1e50, 1, -1e50] * 1000
.
statistics.mean
também aceitará uma expressão geradora de valores, na qual todas as soluções usadas len()
para o divisor serão bloqueadas.
Você nem precisa de entorpecentes ou esquisitos ...
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> print(sum(a) / len(a))
3
from __future__ import division
no topo do seu programa
a = list()
? O código proposto resulta em ZeroDivisionError
.
Use scipy:
import scipy;
a=[1,2,4];
print(scipy.mean(a));
Em vez de transmitir para flutuar, você pode fazer o seguinte
def mean(nums):
return sum(nums, 0.0) / len(nums)
ou usando lambda
mean = lambda nums: sum(nums, 0.0) / len(nums)
ATUALIZAÇÕES: 2019-12-15
O Python 3.8 adicionou a função fmean ao módulo de estatísticas . O que é mais rápido e sempre retorna flutuação.
Converta dados em flutuadores e calcule a média aritmética.
Isso roda mais rápido que a função mean () e sempre retorna um float. Os dados podem ser uma sequência ou iteráveis. Se o conjunto de dados de entrada estiver vazio, gera um StatisticsError.
fmean ([3.5, 4.0, 5.25])
4,25
Novo na versão 3.8.
from statistics import mean
avarage=mean(your_list)
por exemplo
from statistics import mean
my_list=[5,2,3,2]
avarage=mean(my_list)
print(avarage)
e o resultado é
3.0
def avg(l):
"""uses floating-point division."""
return sum(l) / float(len(l))
l1 = [3,5,14,2,5,36,4,3]
l2 = [0,0,0]
print(avg(l1)) # 9.0
print(avg(l2)) # 0.0
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)
Eu sempre acho que avg
é omitido do builtins / stdlib porque é tão simples quanto
sum(L)/len(L) # L is some list
e quaisquer advertências já seriam abordadas no código de chamada para uso local .
Advertências notáveis:
resultado não flutuante: em python2, 9/4 é 2. para resolver, usar float(sum(L))/len(L)
oufrom __future__ import division
divisão por zero: a lista pode estar vazia. resolver:
if not L:
raise WhateverYouWantError("foo")
avg = float(sum(L))/len(L)
A resposta correta para sua pergunta é usar statistics.mean
. Mas, por diversão, aqui está uma versão do mean que não usa a len()
função, portanto (como statistics.mean
) pode ser usada em geradores, que não suportam 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)))
Outros já postaram respostas muito boas, mas algumas pessoas ainda podem estar procurando uma maneira clássica de encontrar o Mean (avg), então aqui eu posto isto (código testado no 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