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
a=sum(L)/len(L)
运行结果：
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
请输入数值：1
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 .
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.
具体看下面这个例程：
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
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.
第三步,循环输入要计算平均数的数,并计算总和sum的值.
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.
lst = ［］ ＃定义一个空列表
str = raw＿input（＂请输入数值,用空格隔开：＂）
lst1 = str.split(" ")#lst1用来存储输入的字符串,用空格分割
i = 0
while i = len(lst1)+1:
lst．append（int（lst1．pop（）））＃将lst1的数据转换为整型并赋值给lst
i ＋= 1
＃print（lst）
def sum（list）：
＂对列表的数值求和＂
s = 0
for x in list：
s ＋= x
return s
def average（list）：
＂对列表数据求平均值＂
avg = 0
avg = sum（list）/（len（list）＊1．0） ＃调用sum函数求和
return avg
print（＂avg = ％f＂％average（lst））
扩展资料：
for循环小括号里第一个";"号前为一个为不参与循环的单次表达式,其可作为某一变量的初始化赋值语句, 用来给循环控制变量赋初值； 也可用来计算其它与for循环无关但先于循环部分处理的一个表达式.
执行的中间循环体可以为一个语句,也可以为多个语句,当中间循环体只有一个语句时,其大括号{}可以省略,执行完中间循环体后接着执行末尾循环体.
执行末尾循环体后将再次进行条件判断,若条件还成立,则继续重复上述循环,当条件不成立时则跳出当下for循环.
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
将平均值打印到屏幕,利用print函数
# coding = GBK
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)
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
print(sum / cnt)
f.close()
或者.
#!/usr/bin/env pythonimport timeimport numpy as np
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
str(time.clock() - t_start))
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
return?sum(self.sequence)
def?count(self):
return?len(self.sequence)
def?min(self):
return?min(self.sequence)
def?max(self):
return?max(self.sequence)
def?avg(self):
return?sum(self.sequence)?/?len(self.sequence)?
def?median(self):
self.sequence.sort()
def?stdev(self):
avg?=?self.avg()
return?stdev
def?percentile(self, percentile):
value?=?None
elif?(percentile =?100):
sys.stderr.write('ERROR: percentile must be 100.? you supplied: %s\n'%?percentile)
element_idx?=?int(len(self.sequence)?*?(percentile?/?100.0))
value?=?self.sequence[element_idx]
return?value
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