Encontrar el promedio de una lista

Tengo que encontrar el promedio de una lista en Python. Este es mi código hasta ahora

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
print reduce(lambda x, y: x + y, l)

Lo tengo para que agregue los valores de la lista, pero no sé cómo dividirlos.

En Python 3.4+ puedes usar statistics.mean()

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]

import statistics
statistics.mean(l)  # 20.11111111111111

En versiones anteriores de Python puedes hacer

sum(l) / len(l)

En Python 2 necesitas convertir lena un flotador para obtener la división de flotador

sum(l) / float(len(l))

No hay necesidad de usar reduce. Es mucho más lento y se eliminó en Python 3.

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
sum(l) / len(l)

Puedes usar numpy.mean:

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]

import numpy as np
print(np.mean(l))

Se ha agregado un módulo de estadísticas a Python 3.4 . Tiene una función para calcular el promedio llamado media . Un ejemplo con la lista que proporcionó sería:

from statistics import mean
l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
mean(l)

¿Por qué reduce()usarías esto cuando Python tiene una sum()función perfectamente cromulenta ?

print sum(l) / float(len(l))

( float()Es necesario forzar a Python a hacer una división de punto flotante).

Hay una biblioteca de estadísticas si está usando python> = 3.4

https://docs.python.org/3/library/statistics.html

Puede usar su método malo como este. Supongamos que tiene una lista de números de los cuales desea encontrar significa:

list = [11, 13, 12, 15, 17]
import statistics as s
s.mean(list)

También tiene otros métodos como stdev, varianza, modo, media armónica, mediana, etc., que son demasiado útiles.

En lugar de lanzar para flotar, puede agregar 0.0 a la suma:

def avg(l):
    return sum(l, 0.0) / len(l)

sum(l) / float(len(l)) es la respuesta correcta, pero solo para completar puede calcular un promedio con una sola reducción:

>>> reduce(lambda x, y: x + y / float(len(l)), l, 0)
20.111111111111114

Tenga en cuenta que esto puede provocar un ligero error de redondeo:

>>> sum(l) / float(len(l))
20.111111111111111

Intenté usar las opciones anteriores pero no funcionó. Prueba esto:

from statistics import mean

n = [11, 13, 15, 17, 19]

print(n)
print(mean(n))

trabajó en python 3.5

O use pandasel Series.meanmétodo de:

pd.Series(sequence).mean()

Manifestación:

>>> import pandas as pd
>>> l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
>>> pd.Series(l).mean()
20.11111111111111
>>> 

De los documentos:

Series.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)¶

Y aquí están los documentos para esto:

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.mean.html

Y toda la documentación:

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html

Tenía una pregunta similar que resolver en los problemas de Udacity. En lugar de una función incorporada, codifiqué:

def list_mean(n):

    summing = float(sum(n))
    count = float(len(n))
    if n == []:
        return False
    return float(summing/count)

Mucho más tiempo de lo habitual, pero para un principiante es bastante desafiante.

Como principiante, acabo de codificar esto:

L = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]

total = 0

def average(numbers):
    total = sum(numbers)
    total = float(total)
    return total / len(numbers)

print average(L)

Si desea obtener algo más que la media (también conocido como promedio), puede consultar las estadísticas desordenadas

from scipy import stats
l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
print(stats.describe(l))

# DescribeResult(nobs=9, minmax=(2, 78), mean=20.11111111111111, 
# variance=572.3611111111111, skewness=1.7791785448425341, 
# kurtosis=1.9422716419666397)

Para usar reducepara tomar un promedio de ejecución, necesitará rastrear el total pero también el número total de elementos vistos hasta ahora. Como ese no es un elemento trivial en la lista, también tendrá que pasar reduceun argumento adicional para plegar.

>>> l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
>>> running_average = reduce(lambda aggr, elem: (aggr[0] + elem, aggr[1]+1), l, (0.0,0))
>>> running_average[0]
(181.0, 9)
>>> running_average[0]/running_average[1]
20.111111111111111

Ambos pueden darle valores cercanos a valores similares en un entero o al menos 10 valores decimales. Pero si realmente está considerando valores flotantes largos, ambos pueden ser diferentes. El enfoque puede variar en lo que desea lograr.

>>> l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
>>> print reduce(lambda x, y: x + y, l) / len(l)
20
>>> sum(l)/len(l)
20

Valores flotantes

>>> print reduce(lambda x, y: x + y, l) / float(len(l))
20.1111111111
>>> print sum(l)/float(len(l))
20.1111111111

@Andrew Clark tenía razón en su declaración.

suponer que

x = [[-5.01,-5.43,1.08,0.86,-2.67,4.94,-2.51,-2.25,5.56,1.03], [-8.12,-3.48,-5.52,-3.78,0.63,3.29,2.09,-2.13,2.86,-3.33], [-3.68,-3.54,1.66,-4.11,7.39,2.08,-2.59,-6.94,-2.26,4.33]]

puede notar que xtiene una dimensión 3 * 10 si necesita obtener el meanpara cada fila, puede escribir esto

theMean = np.mean(x1,axis=1)

no te olvides de import numpy as np

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]

l = map(float,l)
print '%.2f' %(sum(l)/len(l))

Encuentre el promedio en la lista utilizando el siguiente código PYTHON :

l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
print(sum(l)//len(l))

Intenta esto con facilidad.

print reduce(lambda x, y: x + y, l)/(len(l)*1.0)

o como publicado anteriormente

sum(l)/(len(l)*1.0)

El 1.0 es para asegurarse de obtener una división de coma flotante

Combinando un par de las respuestas anteriores, se me ocurrió lo siguiente que funciona con reducción y no supone que tenga Ldisponible dentro de la función de reducción:

from operator import truediv

L = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]

def sum_and_count(x, y):
    try:
        return (x[0] + y, x[1] + 1)
    except TypeError:
        return (x + y, 2)

truediv(*reduce(sum_and_count, L))

# prints 
20.11111111111111

Quiero agregar solo otro enfoque

import itertools,operator
list(itertools.accumulate(l,operator.add)).pop(-1) / len(l)

numbers = [0,1,2,3]

numbers[0] = input("Please enter a number")

numbers[1] = input("Please enter a second number")

numbers[2] = input("Please enter a third number")

numbers[3] = input("Please enter a fourth number")

print (numbers)

print ("Finding the Avarage")

avarage = int(numbers[0]) + int(numbers[1]) + int(numbers[2]) + int(numbers [3]) / 4

print (avarage)