Python에서 목록의 평균 계산

목록의 산술 평균 또는 평균을 결정하는 것은 통계 분석에 필수적입니다. Python에서는 이 작업에 여러 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 다음은 각 방법에 대한 자세한 탐색입니다.

• Python >= 3.8: Statistics.fmean

  통계 모듈은 부동 소수점에 대한 수치적 안정성을 제공합니다. 정확한 결과. Python 3.8 이상에서 선호되는 방법입니다.

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

• Python >= 3.4: Statistics.mean

  부동수로 수치적 안정성을 제공하면서도 통계 .mean은 fmean보다 느립니다. Python 3.4 이상에서는 여전히 실행 가능한 옵션입니다.

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

• 이전 Python 3 버전: sum(xs) / len(xs)

  이 메서드는 다음을 계산합니다. 요소의 합을 목록의 길이로 나눈 평균입니다. 그러나 부동 소수점의 수치적 불안정성이 발생할 수 있습니다.

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

• Python 2:

  Python 2의 경우 len을 a로 변환해야 합니다. float 나누기를 얻고 정수 나누기를 방지하려면 float:

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

Python 버전에 따라 적절한 방법을 선택하면 Python에서 목록의 정확한 평균을 효율적으로 계산할 수 있습니다. .