حساب متوسط ​​القائمة في بايثون

يعد تحديد الوسط الحسابي أو متوسط ​​القائمة أمرًا ضروريًا للتحليل الإحصائي. في بايثون، تتوفر عدة طرق لهذه العملية. فيما يلي استكشاف تفصيلي لكل طريقة:

• Python >= 3.8: Statistics.fmean

  توفر وحدة الإحصائيات الاستقرار العددي مع العوامات، مما يضمن نتائج دقيقة. إنها الطريقة المفضلة في Python 3.8 والإصدارات الأحدث.
  إحصائيات الاستيراد س س = [15، 18، 2، 36، 12، 78، 5، 6، 9] Statistics.fmean(xs) # = 20.11111111111111

  import statistics
  xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
  statistics.fmean(xs)  # = 20.11111111111111

Python >= 3.4: Statistics.mean

• مع الاستمرار في توفير الاستقرار العددي باستخدام العوامات، إلا أن الإحصائيات .mean أبطأ من fmean. يبقى خيارًا قابلاً للتطبيق لـ Python 3.4 والإصدارات الأحدث.

  إحصائيات الاستيراد س س = [15، 18، 2، 36، 12، 78، 5، 6، 9] Statistics.mean(xs) # = 20.11111111111111

  import statistics
  xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
  statistics.fmean(xs)  # = 20.11111111111111

  إصدارات بايثون 3 السابقة: sum(xs) / len(xs)

• تحسب هذه الطريقة المتوسط ​​باستخدام مجموع العناصر مقسوما على طول القائمة. ومع ذلك، يمكن أن يؤدي إلى عدم استقرار عددي مع العوامات.xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9] sum(xs) / len(xs) # = 20.11111111111111

  xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
  sum(xs) / len(xs)  # = 20.11111111111111

• بالنسبة إلى Python 2، من الضروري تحويل len إلى a float للحصول على القسمة العائمة ومنع تقسيم الأعداد الصحيحة:

  xs = [15, 18، 2، 36، 12، 78، 5، 6، 9] sum(xs) / float(len(xs)) # = 20.1111111111111

  من خلال تحديد الطريقة المناسبة بناءً على إصدار Python الخاص بك، يمكنك حساب المتوسط ​​الدقيق لقائمة في Python بكفاءة .