Python计算平均值方法详解

大家好，今天本人给大家带来文章《Python如何计算平均值？》，文中内容主要涉及到，如果你对文章方面的知识点感兴趣，那就请各位朋友继续看下去吧~希望能真正帮到你们，谢谢！

Python求平均值有三种主要方法：一是用sum()/len()，简洁高效但需确保列表非空；二是用statistics.mean()，自动检查空序列且支持多种数值类型；三是用NumPy的np.mean()，适合大规模数值计算和多维数组。

用 Python 求平均值最直接的方法是用 sum() / len()，前提是数据是数字列表且非空。这是基础、高效、无需额外库的方式。

用内置函数计算平均值

适用于普通列表（如整数或浮点数），代码简洁清晰：

• 先用 sum() 算总和，再用 len() 得元素个数，相除即得平均值
• 注意：列表不能为空，否则会触发 ZeroDivisionError
• 示例：nums = [2, 4, 6, 8]; avg = sum(nums) / len(nums) # 结果为 5.0

用 statistics 模块（Python 3.4+）

标准库自带，更专业，支持多种数据类型，还能处理小数、分数等：

• 导入 import statistics，调用 statistics.mean()
• 自动检查空序列，抛出 StatisticsError，比手动除法更安全
• 示例：from statistics import mean; mean([1.5, 2.5, 3]) # 返回 2.333...

用 NumPy（适合数值计算场景）

当处理大量数据、数组或需要配合科学计算时推荐：

• 安装后导入 import numpy as np，用 np.mean()
• 支持多维数组，可指定轴（axis）求行或列平均值
• 示例：arr = np.array([1, 2, 3, 4]); np.mean(arr) # 2.5

处理异常情况的小建议

实际使用中常遇到空列表、含非数字元素等问题：

• 空列表：提前判断 if nums: 再计算，或用 try/except 捕获错误
• 混合类型：用 isinstance(x, (int, float)) 过滤，或用 map(float, ...) 转换
• 含 None 或字符串：可用列表推导式清洗，例如 [x for x in data if x is not None and isinstance(x, (int, float))]

今天带大家了解了的相关知识，希望对你有所帮助；关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍，欢迎大家关注golang学习网公众号，一起学习编程~