如何用python编一个函数，对输入的任意多个数进行求平均值。任意多个数！

lst ＝ ［］ ＃定义一个空列表

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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。

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)

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))

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：

本文标题：python的均值函数 Python平均函数
文章地址：http://kswjz.com/article/hiposc.html