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

对于Python 3.8+，使用统计信息。浮点数稳定性的平均值。(快)。

对于Python 3.4+，使用统计信息。平均数值稳定性与浮子。(慢)。

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

import statistics
statistics.mean(xs)  # = 20.11111111111111

对于较旧版本的Python 3，请使用

sum(xs) / len(xs)

对于Python 2，将len转换为浮点数以获得浮点除法:

sum(xs) / float(len(xs))

你可以为平均值，使用率做一个函数:

average(21,343,2983) # You can pass as many arguments as you want.

代码如下:

def average(*args):
    total = 0
    for num in args:
        total+=num
    return total/len(args)

*args允许任意数量的答案。

或者使用熊猫系列。意思是方法:

pd.Series(sequence).mean()

演示:

>>> import pandas as pd
>>> l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
>>> pd.Series(l).mean()
20.11111111111111
>>> 

从文档中可以看出:

系列。意思是(axis= no, skipna= no, level= no, numic_only = no, kwargs

这里是这个的文档:

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.mean.html

整个文档:

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html

对于Python 3.4+，使用新的统计模块中的mean()来计算平均值:

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