l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]

l = map(float,l)
print '%.2f' %(sum(l)/len(l))

Sum (l) / float(len(l))是正确答案，但为了完整起见，你可以用一个reduce来计算平均值:

>>> reduce(lambda x, y: x + y / float(len(l)), l, 0)
20.111111111111114

注意，这可能会导致轻微的舍入误差:

>>> sum(l) / float(len(l))
20.111111111111111

为了使用reduce来获取运行平均值，您需要跟踪到目前为止所看到的元素总数。因为它不是列表中的一个普通元素，所以还必须向reduce传递一个要折叠成的额外参数。

>>> l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
>>> running_average = reduce(lambda aggr, elem: (aggr[0] + elem, aggr[1]+1), l, (0.0,0))
>>> running_average[0]
(181.0, 9)
>>> running_average[0]/running_average[1]
20.111111111111111

我尝试使用上面的选项，但没有工作。 试试这个:

from statistics import mean

n = [11, 13, 15, 17, 19]

print(n)
print(mean(n))

使用过python 3.5

当Python有一个完美的cromulent sum()函数时，为什么要使用reduce()呢?

print sum(l) / float(len(l))

(float()在Python 2中强制Python执行浮点除法是必需的。)

在Udacity的问题中，我也有一个类似的问题要解决。而不是一个内置的函数，我编码:

def list_mean(n):

    summing = float(sum(n))
    count = float(len(n))
    if n == []:
        return False
    return float(summing/count)

比平时长得多，但对于初学者来说，这是相当具有挑战性的。