python内置函数均值 基本python内置函数

python平均值函数是什么?

python没有提供求平均数的函数,建议先求和然后除以个数求得。

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#!/usr/bin/env pythonimport timeimport numpy as np,dd = np.random.randint(0, 20, size=(2*1000*1000))t_start = time.clock()avg_sum1 =0.0BlockOffset = 0     while BlockOffset len(dd):if dd[BlockOffset + 1] = 10。

解释性:

一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件(即C或C++语言)转换到一个你的计算机使用的语言(二进制代码,即0和1)。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。

运行程序的时候,连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行 程序。

在计算机内部,Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。

用python求平均值的代码

将未来七天数值输入wendu列表

利用sum函数求和,这点和excel里类似。赋值给变量s

.将变量s除7, 利用len函数求列表长度。再转化为整数,用int函数。赋值给average变量。编程就是这么一步一步,不能有一点错

将平均值打印到屏幕,利用print函数

.运行程序,或按f5,结果屏幕上显示。结果随数字改变而改变。程序自动完成。如果报错,则要排除bug

python如何定义一个函数求列表各项数据平均值?

# coding = GBK

a =[1,2,3,4,5]

sum=0

b = len(a)

print("这个数组的长度为:",b)

for i  in a:

sum =sum +i

print("这个数组之和为:",sum)

print("这个数组平均数为",sum/b)

import sys

sum = 0

cnt = 0

f = open('1.txt', 'r')

files = f.readline()

while (files ):

sum = sum + float(files .split(",")[0])

cnt = cnt + 1

files = f.readline()

print(sum / cnt)

f.close()

或者。

#!/usr/bin/env pythonimport timeimport numpy as np

dd = np.random.randint(0, 20, size=(2*1000*1000))t_start = time.clock()avg_sum1 =

0.0BlockOffset = 0     while BlockOffset len(dd):

if dd[BlockOffset + 1] = 10:

avg_sum1 += dd[BlockOffset + 1] * 0.1

else:

avg_sum1 += dd[BlockOffset + 0] * 0.01

BlockOffset += 2print('Avg: ' + str(avg_sum1 / len(dd) / 2))    print('Exe time: ' +

str(time.clock() - t_start))

扩展资料:

python 实现求和、计数、最大最小值、平均值、中位数、标准偏差、百分比。

import sys

class Stats:

def __init__(self, sequence):

# sequence of numbers we will process

# convert all items to floats for numerical processing

self.sequence = [float(item) for item in sequence]

def sum(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

return sum(self.sequence)

def count(self):

return len(self.sequence)

def min(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

return min(self.sequence)

def max(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

return max(self.sequence)

def avg(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

return sum(self.sequence) / len(self.sequence) 

def median(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

self.sequence.sort()

return self.sequence[len(self.sequence) // 2]

def stdev(self):

if len(self.sequence)  1:

return None

else:

avg = self.avg()

sdsq = sum([(i - avg) ** 2 for i in self.sequence])

stdev = (sdsq / (len(self.sequence) - 1)) ** .5

return stdev

def percentile(self, percentile):

if len(self.sequence)  1:

value = None

elif (percentile = 100):

sys.stderr.write('ERROR: percentile must be 100.  you supplied: %s\n'% percentile)

value = None

else:

element_idx = int(len(self.sequence) * (percentile / 100.0))

self.sequence.sort()

value = self.sequence[element_idx]

return value

参考资料来源:百度百科-python

python求平均值的函数

首先我们先来了解一下计算平均数的IPO模式.

输入:待输入计算平均数的数。

处理:平均数算法

输出:平均数

明白了程序的IPO模式之后,我们打开本地的python的IDE

工具,并新建一个python文件,命名为test6.py.

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打开test6.py,进行编码,第一步,提示用户输入要计算多少个数的平均数。

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第二步,初始化sum总和的值。注意,这是编码的好习惯,在定义一个变量的时候,给一个初始值。

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第三步,循环输入要计算平均数的数,并计算总和sum的值。

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最后,计算出平均数,并输出,利用“总和/数量”的公式计算出平均数。

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编码完成后,记得保存,然后进行调试运行。按F5键或者点击菜单栏中的“run”-》“run model”来运行程序。

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python如何求平均数

以求10个数的平均数为案例,为大家介绍一下:

Python求10个数的平均数的方法:使用sun求平均数。

1、已知十个数,求平均数

L=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

a=sum(L)/len(L)

print("avge is:", round(a,3))

运行结果:

avge is:5.5

2、设置输入个数,求平均数

n = int(input("请输入所求平均数的个数: "))

l = []

for i in range(0, n):

k = int(input("请输入数值: "))

l.append(k)

avg = sum(l) / n

print("这 %d 个数的平均数是:" % n, round(avg, 3))

运行结果:

请输入所求平均数的个数:3

请输入数值:1

请输入数值:2

请输入数值:3

这3个数的平均数是:2.0

python基础之均值函数numpy.mean

函数体:

numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=  class 'numpy._globals._NoValue')[source]

功能:

计算指定轴的 算术平均值 。

返回数组元素的平均值。默认的情况下,求均值的操作在平展开来的数组上进行,否则就在指定的轴上。

参数:

①a:必须是数组。

②axis:默认条件下是flatten的array,可以指定相应的轴。

如果是二维矩阵,axis=0返回纵轴的平均值,axis=1返回横轴的平均值。

例子如下:

注意 (关于精度):

算术平均值是沿轴的元素总和除以元素的数量。既然是除法,就涉及到一个精确度的问题。

对于浮点输入,平均值的计算使用与输入相同的精度计算,这可能会导致结果不准确,特别是对于float32来说。为了缓解这个问题,我们可以使用dtype关键字指定更高精度的累加器。

具体看下面这个例程:


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