python求平均值的函數(shù)

首先我們先來了解一下計(jì)算平均數(shù)的IPO模式.

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輸入：待輸入計(jì)算平均數(shù)的數(shù)。

處理：平均數(shù)算法

輸出：平均數(shù)

明白了程序的IPO模式之后，我們打開本地的python的IDE

工具，并新建一個(gè)python文件，命名為test6.py.

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打開test6.py,進(jìn)行編碼，第一步，提示用戶輸入要計(jì)算多少個(gè)數(shù)的平均數(shù)。

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第二步，初始化sum總和的值。注意，這是編碼的好習(xí)慣，在定義一個(gè)變量的時(shí)候，給一個(gè)初始值。

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第三步，循環(huán)輸入要計(jì)算平均數(shù)的數(shù)，并計(jì)算總和sum的值。

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最后，計(jì)算出平均數(shù)，并輸出，利用“總和/數(shù)量”的公式計(jì)算出平均數(shù)。

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編碼完成后，記得保存，然后進(jìn)行調(diào)試運(yùn)行。按F5鍵或者點(diǎn)擊菜單欄中的“run”-》“run model”來運(yùn)行程序。

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Python編程求平均值的兩種方法是？

方法一：

scores = [91, 95, 97, 99, 92, 93, 96, 98]

scores2 = []

avg = sum(scores) / len(scores)

print('平均成績是：{}'.format(avg))

for i in scores:

if i avg# 少于平均分的成績放到新建的空列表中

scores2.append(i)

print('低于平均成績的有：{}'.format(scores2))

方法二：

導(dǎo)入函數(shù)庫

import numpy as np # 導(dǎo)入 numpy庫，as 即為導(dǎo)入的庫起一個(gè)別稱，別稱為np

scores1 = [91, 95, 97, 99, 92, 93, 96, 98]

scores2 = []

average = np.mean(scores1) # 一行解決。

print('平均成績是：{}'.format(average))

# 下面展示一種NumPy數(shù)組的操作，感興趣的同學(xué)可以自行去學(xué)習(xí)哈。

scores3 = np.array(scores1)

print('低于平均成績的有：{}'.format(scores3[scores3

python如何定義一個(gè)函數(shù)求列表各項(xiàng)數(shù)據(jù)平均值？

# coding = GBK

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

sum=0

b = len(a)

print("這個(gè)數(shù)組的長度為：",b)

for i? in a:

sum =sum +i

print("這個(gè)數(shù)組之和為：",sum)

print("這個(gè)數(shù)組平均數(shù)為",sum/b)

或

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))

擴(kuò)展資料：

python 實(shí)現(xiàn)求和、計(jì)數(shù)、最大最小值、平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)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

參考資料來源：百度百科-python

標(biāo)題名稱：python截尾均值函數(shù) python截取指定位置的數(shù)字
網(wǎng)站URL：http://chinadenli.net/article0/dogehoo.html

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