python列表求平均值函数_计算给定列表中所有元素的平均值(定义一个函数)

Python是一种非常流行的编程语言，它被广泛应用于数据科学、机器学习、人工智能等领域。在Python中，列表是一种非常常见的数据类型，它可以存储多个值。在实际开发中，我们常常需要对列表中的数据进行一些操作，比如求平均值。本文将介绍Python列表求平均值函数的实现方法，从多个角度进行分析。

一、使用sum()和len()函数

最常见的方法是使用sum()函数和len()函数来计算列表的平均值。sum()函数用于计算列表中所有元素的和，len()函数用于计算列表中元素的数量，然后将它们相除即可得到平均值。具体实现代码如下：

```

def avg(lst):

return sum(lst) / len(lst)

```

这段代码定义了一个名为avg()的函数，它接收一个列表作为参数，然后计算该列表的平均值并返回结果。这个函数非常简单，但是它有一个致命的缺陷，就是当列表为空时会抛出ZeroDivisionError异常。因此，在使用这个函数之前，我们需要先判断列表是否为空。

```

def avg(lst):

if len(lst) == 0:

return None

else:

return sum(lst) / len(lst)

```

这个版本的avg()函数会先判断列表是否为空，如果为空则返回None，否则返回平均值。

二、使用reduce()函数

除了上面介绍的方法，我们还可以使用Python内置的reduce()函数来计算列表的平均值。reduce()函数用于对一个序列进行累积操作，它的第一个参数是一个函数，第二个参数是一个序列。具体实现代码如下：

```

from functools import reduce

def avg(lst):

return reduce(lambda x, y: x + y, lst) / len(lst)

```

这段代码使用了reduce()函数和lambda表达式来计算列表的总和，然后再除以列表的长度得到平均值。这个方法不需要判断列表是否为空，因为reduce()函数会自动处理这种情况，当列表为空时会返回初始值。但是，这个方法比sum()和len()函数的方法要复杂一些，可读性也不如前者。

三、使用numpy库

除了Python内置的函数外，我们还可以使用第三方库numpy来计算列表的平均值。numpy是一个Python科学计算库，它提供了一个名为mean()的函数，用于计算列表的平均值。具体实现代码如下：

```

import numpy as np

def avg(lst):

return np.mean(lst)

```

这段代码使用了numpy库中的mean()函数来计算列表的平均值。这个方法比前两种方法都要简洁，而且不需要判断列表是否为空。但是，使用第三方库会增加代码的依赖性，需要安装numpy库才能使用这个方法。

四、性能比较

在实际开发中，我们通常需要考虑代码的性能。下面我们来比较一下上面介绍的三种方法的性能。具体实现代码如下：

```

import timeit

import numpy as np

from functools import reduce

def avg1(lst):

if len(lst) == 0:

return None

else:

return sum(lst) / len(lst)

def avg2(lst):

return reduce(lambda x, y: x + y, lst) / len(lst)

def avg3(lst):

return np.mean(lst)

lst = list(range(1000000))

t1 = timeit.timeit(lambda: avg1(lst), number=100)

t2 = timeit.timeit(lambda: avg2(lst), number=100)

t3 = timeit.timeit(lambda: avg3(lst), number=100)

print('sum() and len():', t1)

print('reduce() and lambda:', t2)

print('numpy.mean():', t3)

```

这段代码定义了三个函数avg1()、avg2()和avg3()，分别对应上面介绍的三种方法。然后使用timeit库来测量这三个函数的性能。我们使用一个包含100万个元素的列表作为测试数据，并且分别执行100次计算列表平均值的操作。最后输出每种方法的执行时间。运行结果如下：

```

sum() and len(): 2.3768398

reduce() and lambda: 3.2786412

numpy.mean(): 0.025486599999998456

```

从结果可以看出，使用numpy库的方法是最快的，而sum()和len()函数的方法略快于reduce()和lambda表达式的方法。因此，在性能要求较高的场景下，我们应该优先考虑使用numpy库。

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